Python | Tensorflow cosh()方法
原文:https://www.geesforgeks.org/python-tensorflow-cosh-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。函数 TF.cosh()[别名 tf.math.cosh]为 Tensorflow 中的双曲余弦函数提供支持。它需要弧度形式的输入。输入类型是张量，如果输入包含一个以上的元素，则按元素计算双曲余弦。
语法 : tf.cosh(x，name=None)或 tf.math.cosh(x，name=None) 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, 3.4, -2.1, 0.0, -6.5],
dtype = tf.float32)
# Applying the cosh function and
# storing the result in 'b'
b = tf.cosh(a, name ='cosh')
# 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_2:0", shape=(6, ), dtype=float32)
Input: [ 1\. -0.5 3.4 -2.1 0\. -6.5]
Return type: Tensor("cosh_1:0", shape=(6, ), dtype=float32)
Output: [ 1.5430806 1.127626 14.998738 4.144313 1\. 332.5716 ]
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.pyplot 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 hyperbolic cosine function and
# storing the result in 'b'
b = tf.cosh(a, name ='cosh')
# 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.cosh")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()
输出:
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: [1.54308063 1.39039564 1.26613436 1.16775654 1.09325103 1.04109475
1.01022145 1\. 1.01022145 1.04109475 1.09325103 1.16775654
1.26613436 1.39039564 1.54308063]
