python | tensorlow asinh()方法
原文:https://www . geesforgeks . org/python-tensorflow-asinh-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 . asinh()[别名 tf.math.asinh]为 Tensorflow 中的反双曲正弦函数提供支持。输入类型是张量，如果输入包含一个以上的元素，则计算元素反双曲正弦。
语法 : tf.asinh(x，name=None)或 tf.math.asinh(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:
Python 3
# Importing the Tensorflow library
import tensorflow as tf
# A constant vector of size 6
a = tf.constant([1.0, -0.5, 3.4, 22.1, 0.0, -6.5],
dtype = tf.float32)
# Applying the asinh function and
# storing the result in 'b'
b = tf.asinh(a, name ='asinh')
# 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_1:0", shape=(6, ), dtype=float32)
Input: [ 1\. -0.5 3.4 22.1 0\. -6.5]
Return type: Tensor("asinh:0", shape=(6, ), dtype=float32)
Output: [ 0.8813736 -0.48121184 1.9378793 3.7892363 0\. -2.5708146 ]
代码#2: 可视化
Python 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 -10 to 10
a = np.linspace(-10, 10, 15)
# Applying the inverse hyperbolic sine
# function and storing the result in 'b'
b = tf.asinh(a, name ='asinh')
# 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.asinh")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()
输出:
Input: [-10\. -8.57142857 -7.14285714 -5.71428571 -4.28571429
-2.85714286 -1.42857143 0\. 1.42857143 2.85714286
4.28571429 5.71428571 7.14285714 8.57142857 10\. ]
Output: [-2.99822295 -2.84496713 -2.66412441 -2.44368627 -2.16177575 -1.77227614
-1.15447739 0\. 1.15447739 1.77227614 2.16177575 2.44368627
2.66412441 2.84496713 2.99822295]
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