Python tf.math.sigmoid用法及代码示例

逐元素计算 x 的 sigmoid。

用法

tf.math.sigmoid(
    x, name=None
)

计算公式 \(\mathrm{sigmoid}(x) = y = 1 / (1 + \exp(-x))\) 。

对于 \(x \in (-\infty, \infty)\) ， \(\mathrm{sigmoid}(x) \in (0, 1)\) 。

示例用法：

如果一个正数很大，那么它的 sigmoid 将接近 1，因为公式将为 y = <large_num> / (1 + <large_num>)

x = tf.constant([0.0, 1.0, 50.0, 100.0])
tf.math.sigmoid(x)
<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=float32,
numpy=array([0.5, 0.7310586, 1.0, 1.0], dtype=float32)>

如果负数很大，则其 sigmoid 将接近 0，因为公式将为 y = 1 / (1 + <large_num>)

x = tf.constant([-100.0, -50.0, -1.0, 0.0])
tf.math.sigmoid(x)
<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=float32, numpy=
array([0.0000000e+00, 1.9287499e-22, 2.6894143e-01, 0.5],
      dtype=float32)>

使用示例：

x = tf.constant([-128.0, 0.0, 128.0], dtype=tf.float32)
tf.sigmoid(x)
<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=float32,
numpy=array([0. , 0.5, 1. ], dtype=float32)>

scipy 兼容性

相当于scipy.special.expit