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tf.round()与np.round()不同，不是一般的四舍五入取整，而是“四舍六入五取偶”，也即：

• 当小数部分小于0.5，则舍去；
• 当小数部分大于0.5，则进位；
• 当小数部分正好为0.5，此时要看整数部分是奇数还是偶数，如果为奇数，则小数部分进位，得到比原来整数部分大1的偶数；如果为偶数，则直接舍去小数部分。

示例：

import tensorflow as tfx = tf.constant([0.7, 2.51, 2.3, 1.43, -4.5, 3.5])tf.round(x)

输出：

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