TensorFlow是Google设计的开源python库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。 log_sigmoid()用于查找x的按元素对数S形。具体来说，y = log(1 /(1 + exp(-x)))。
用法：tf.math.log_sigmoid(x, name)
参数：
- x:它是输入张量。此张量的允许dtype为float32，float64。
- name(optional):它定义了操作的名称。
返回值：
它返回与x相同dtype的张量。
范例1：
Python3
# Importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([.2, .5, .7, 1], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('Input:', a)
# Calculating result
res = tf.math.log_sigmoid(x = a)
# Printing the result
print('Result:', res)输出：
Input: tf.Tensor([0.2 0.5 0.7 1. ], shape=(4, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([-0.59813887 -0.47407698 -0.40318605 -0.31326169], shape=(4, ), dtype=float64)
范例2：可视化
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([.2, .5, .7, 1], dtype = tf.float64)
# Calculating result
res = tf.math.log_sigmoid(x = a)
# Plotting the graph
plt.plot(a, res, color = 'green')
plt.title('tensorflow.math.log_sigmoid')
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Result')
plt.show()输出：
相关用法
注：本文由纯净天空筛选整理自aman neekhara大神的英文原创作品 Python – tensorflow.math.log_sigmoid()。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。