tf.subtract(x, y, name=None) # 减法
tf.multiply(x, y, name=None) # 乘法
tf.divide(x, y, name=None) # 浮点除法, 返回浮点数(python3...除法)
tf.mod(x, y, name=None) # 取余
# 幂指对数操作符:^ ^2 ^0.5 e^ ln
tf.pow(x, y, name=None) # 幂次方
tf.square...(x, name=None) # 平方
tf.sqrt(x, name=None) # 开根号,必须传入浮点数或复数
tf.exp(x, name=None) # 计算 e 的次方
tf.log...(x, name=None) # 以 e 为底,必须传入浮点数或复数
# 取符号、负、倒数、绝对值、近似、两数中较大/小的
tf.negative(x, name=None) # 取负(y =...tensor 和原 tensor 中元素在现 tensor 中的索引
tf.unique(x, out_idx=None, name=None)
# x if condition else y, condition