Tensorflow是Google开发的开源机器学习库。它的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.log()
[别名tf.math.log
]支持Tensorflow中的自然对数函数。它期望以复数形式输入为或浮点数。输入类型为张量,如果输入包含多个元素,则将计算元素对数,。
用法:tf.log(x, name=None) or tf.math.log(x, name=None)
参数:
x:类型为bfloat16,half,float32,float64,complex64或complex128的张量。
name(可选):操作的名称。
返回类型:与x具有相同大小和类型的张量。
代码1:
# Importing the Tensorflow library
import tensorflow as tf
# A constant vector of size 5
a = tf.constant([-0.5, -0.1, 0, 0.1, 0.5], dtype = tf.float32)
# Applying the log function and
# storing the result in 'b'
b = tf.log(a, name ='log')
# 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:0", shape=(5, ), dtype=float32) Input:[-0.5 -0.1 0. 0.1 0.5] Return type:Tensor("log:0", shape=(5, ), dtype=float32) Output:[ nan nan -inf -2.3025851 -0.6931472]
表示不存在负值的自然对数,并且表示随着输入接近零,它接近负无穷大。
代码2:可视化
# 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 20 with values from 0 to 1 and 1 to 10
a = np.append(np.linspace(0, 1, 10), np.linspace(1, 10, 10))
# Applying the logarithmic function and
# storing the result in 'b'
b = tf.log(a, name ='log')
# 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.abs")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.grid()
plt.show()
输出:
Input:[ 0. 0.11111111 0.22222222 0.33333333 0.44444444 0.55555556 0.66666667 0.77777778 0.88888889 1. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ] Output:[ -inf -2.19722458 -1.5040774 -1.09861229 -0.81093022 -0.58778666 -0.40546511 -0.25131443 -0.11778304 0. 0. 0.69314718 1.09861229 1.38629436 1.60943791 1.79175947 1.94591015 2.07944154 2.19722458 2.30258509]
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注:本文由纯净天空筛选整理自sanskar27jain大神的英文原创作品 Python | Tensorflow log() method。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。