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。
sigmoid()用于查找x的元素明智的S形。
用法：tensorflow.math.sigmoid(x, name)
参数：
- x:这是一个tesnor。允许的dtype是float16，float32，float64，complex64或complex128。
- name(optional):它定义了操作的名称。
返回：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, 2, 5, 10], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a:', a)
# Calculating result
res = tf.math.sigmoid(x = a)
# Printing the result
print('Result:', res)输出：
a: tf.Tensor([ 0.2 0.5 0.7 1. 2. 5. 10. ], shape=(7, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor( [0.549834 0.62245933 0.66818777 0.73105858 0.88079708 0.99330715 0.9999546 ], shape=(7, ), 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, 2, 5, 10], dtype = tf.float64)
# Calculating result
res = tf.math.sigmoid(x = a)
# Plotting the graph
plt.plot(a, res, color = 'green')
plt.title('tensorflow.math.sigmiod')
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.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。