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。 TensorFlow raw_ops提供对所有TensorFlow操作的低级别访问。 Tanh()用于查找x的元素明智双曲正切。
用法：tf.raw_ops.Tanh(x, name)
参数：
- x:它是输入张量。此张量的允许dtype是bfloat16，half，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。
注意：它只接受关键字参数。
范例1：
Python3
# Importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('Input:', a)
# Calculating hyperbolic tangent
res = tf.raw_ops.Tanh(x = a)
# Printing the result
print('Result:', res)输出：
Input: tf.Tensor([1. 2. 3. 4. 5.], shape=(5, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([0.76159416 0.96402758 0.99505475 0.9993293 0.9999092 ], shape=(5, ), 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([1, 2, 3, 4, 5], dtype = tf.float64)
# Calculating hyperbolic tangent
res = tf.raw_ops.Tanh(x = a)
# Plotting the graph
plt.plot(a, res, color ='green')
plt.title('tensorflow.raw_ops.Tanh')
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.raw_ops.Tanh()。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。