Python | Tensorflow atanh()方法
原文:https://www.geesforgeks.org/python-tensorflow-atanh-method/
Tensorflow 是谷歌开发的开源机器学习库。其应用之一是开发深度神经网络。
模块**tensorflow.math**为许多基本的数学运算提供支持。功能tf.atanh()【别名tf.math.atanh】支持张量流中的反双曲正切功能。其域在[-1，1]范围内，对于该范围之外的任何输入，它返回 nan 。输入类型是张量，如果输入包含一个以上的元素，则计算元素方向的反双曲正切。
语法 : tf.atanh(x，名称=无)或 tf.math.atanh(x，名称=无)
参数 : x :以下任一类型的张量:float16、float32、float64、complex64 或 complex128。 名称(可选):操作的名称。
返回类型:与 x 类型相同的张量。
代码#1:
蟒蛇 3
# Importing the Tensorflow library
import tensorflow as tf
# A constant vector of size 6
a = tf.constant([1.0, -0.5, -1, 2.4, 0.0, -6.5], dtype = tf.float32)
# Applying the atanh function and
# storing the result in 'b'
b = tf.atanh(a, name ='atanh')
# Initiating a Tensorflow session
with tf.Session() as sess:
print('Input type:', a)
print('Input:', sess.run(a))
print('Return type:', b)
print('Output:', sess.run(b))
输出:
Input type: Tensor("Const_3:0", shape=(6, ), dtype=float32)
Input: [ 1\. -0.5 -1\. 2.4 0\. -6.5]
Return type: Tensor("atanh_1:0", shape=(6, ), dtype=float32)
Output: [ inf -0.54930615 -inf nan 0\. nan]
代码#2: 可视化
蟒蛇 3
# Importing the Tensorflow library
import tensorflow as tf
# Importing the NumPy library
import numpy as np
# Importing the matplotlib.pylot function
import matplotlib.pyplot as plt
# A vector of size 15 with values from -1 to 1
a = np.linspace(-1, 1, 15)
# Applying the inverse hyperbolic tangent
# function and storing the result in 'b'
b = tf.atanh(a, name ='atanh')
# Initiating a Tensorflow session
with tf.Session() as sess:
print('Input:', a)
print('Output:', sess.run(b))
plt.plot(a, sess.run(b), color = 'red', marker = "o")
plt.title("tensorflow.atanh")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()
Output:
Input: [-1\. -0.85714286 -0.71428571 -0.57142857 -0.42857143 -0.28571429
-0.14285714 0\. 0.14285714 0.28571429 0.42857143 0.57142857
0.71428571 0.85714286 1\. ]
Output: [ -inf -1.28247468 -0.89587973 -0.64964149 -0.45814537 -0.29389333
-0.14384104 0\. 0.14384104 0.29389333 0.45814537 0.64964149
0.89587973 1.28247468 inf]
