tensorflow之算术运算符：tf.add,tf.subtract,tf.multiply,tf.scalar_mul,tf.div

1.tf.add

tf.add或tf.math.add：加法操作

tf.add(     x,     y,     name=None ) 参数说明: x:一个张量。必须是下列类型之一：bfloat16, half, float32, float64, uint8, int8, int16, int32, int64, complex64, complex128, string. y:一个张量。类型必须同x。 name:操作的名字,可选参数 返回值:x+y 一个张量，类型同x

a=tf.constant(2) b=tf.constant(5) addOp=tf.add(a,b) sess=tf.Session() init=tf.global_variables_initializer() sess.run(init) print(sess.run(addOp)) print(addOp)

输出:

7 Tensor("Add_4:0", shape=(), dtype=int32)

2.tf.subtract

减法操作

tf.subtract(     x,     y,     name=None ) 参数说明： X:一个张量。必须是下列类型之一:bfloat16, half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128 y:一个张量。类型同x. name:张量操作的名字，可选参数。 返回值:x-y 一个张量，类型同x

Subtract支持广播操作

subtractOp=tf.subtract(a,b) print(sess.run(subtractOp)) print(subtractOp)

输出：

-3 Tensor("Sub:0", shape=(), dtype=int32)

3.tf.multiply

乘法操作

tf.multiply(     x,     y,     name=None ) 参数说明： X:一个张量。必须是下列类型之一:bfloat16, half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128 y:一个张量。类型同x. name:张量操作的名字，可选参数。 返回值:x*y 一个张量，类型同x

multiply=tf.multiply(a,b,name='mul') print(sess.run(multiply)) print(multiply)

输出：

10 Tensor("mul:0", shape=(), dtype=int32)

4.tf.scalar_mul

标量和张量相乘

tf.scalar_mul(     scalar,     x ) 参数说明: scalar:标量 x:一个张量 返回值：sclar*x

scalar_mul_op=tf.scalar_mul(4,a) print(sess.run(scalar_mul_op)) print(scalar_mul_op)

输出:

8 Tensor("mul_4:0", shape=(), dtype=int32)

5.tf.div

除法操作，如果其中一个是浮点数，则结果是浮点类型，否则是整数类型

tf.div(     x,     y,     name=None )   参数说明： x：实数数值类型,分子 y:实数类型，分母 name:操作名字。 返回值： x/y

divOp=tf.div(1.0,2) print(sess.run(divOp)) print(divOp)

输出:

0.5 Tensor("div:0", shape=(), dtype=float32)