tf.math.subtract

Возвращает поэлементную разность x - y.

Псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.subtract

Псевдонимы для обеспечения совместимости при миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.math.subtract, tf.compat.v1.subtract

tf.math.subtract(
    x, y, name=None
)

Примечание: tf.subtract поддерживает вещание. Подробнее о вещании можно узнать здесь

Диапазон значений входных данных и результата — (-inf, inf).

Примеры использования приведены ниже.

Вычитание скаляра из массива:

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = 1
tf.subtract(x, y)
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([0, 1, 2, 3, 4], dtype=int32)>
tf.subtract(y, x)
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32,
numpy=array([ 0, -1, -2, -3, -4], dtype=int32)>

Обратите внимание, что вместо этого можно использовать бинарный оператор -:

x = tf.convert_to_tensor([1, 2, 3, 4, 5])
y = tf.convert_to_tensor(1)
x - y
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([0, 1, 2, 3, 4], dtype=int32)>

Вычитание тензора той же формы из массива:

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = tf.constant([5, 4, 3, 2, 1])
tf.subtract(y, x)
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32,
numpy=array([ 4,  2,  0, -2, -4], dtype=int32)>

Например:

x = tf.constant([1, 2], dtype=tf.int8)
y = [2**8 + 1, 2**8 + 2]
tf.subtract(x, y)
<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int8, numpy=array([0, 0], dtype=int8)>

При вычитании двух входных значений разных форм tf.subtract применяет общие правила вещания. Формы двух входных массивов сравниваются поэлементно. Сравнение начинается с последних измерений: размеры должны совпадать либо один из них должен быть равен 1.

Например:

x = np.ones(6).reshape(2, 3, 1)
y = np.ones(6).reshape(2, 1, 3)
tf.subtract(x, y)
<tf.Tensor: shape=(2, 3, 3), dtype=float64, numpy=
array([[[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]],
       [[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]]])>

Пример с входными данными разной размерности:

x = np.ones(6).reshape(2, 3, 1)
y = np.ones(6).reshape(1, 6)
tf.subtract(x, y)
<tf.Tensor: shape=(2, 3, 6), dtype=float64, numpy=
array([[[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0.]],
       [[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0.]]])>

Аргументы
`x`	`Tensor`. Должен иметь один из следующих типов: `bfloat16`, `half`, `float32`, `float64`, `uint8`, `int8`, `uint16`, `int16`, `int32`, `int64`, `complex64`, `complex128`, `uint32`, `uint64`.
`y`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
`Tensor`. Имеет тот же тип, что и `x`.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/math/subtract