Tensorflow.js tf.logSigmoid()用法及代码示例

Tensorflow.js是一个开放源代码库，由Google开发，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型以及深度学习神经网络。

.logSigmoid()函数用于查找指定张量输入的对数S形，并逐个元素地完成。

用法：

tf.logSigmoid(x)

参数：此函数接受三个参数，如下所示：

x:它是张量输入，可以是tf.Tensor，TypedArray或Array类型。

返回值：它返回tf.Tensor对象。

范例1：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining tensor input elements
const y = tf.tensor1d([1, 15, 38, Math.E]);
  
// Calling logSigmoid() method and
// printing output
y.logSigmoid().print();

输出：

Tensor
    [-0.3132617, -3e-7, 0, -0.0639021]

范例2：在此示例中，参数直接传递到logSigmoid函数。

Javascript


// Importing the tensorflow.js library 
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining float values
var val = [0.5, 1.5, .66];
  
// Calling tensor1d method
const y = tf.tensor1d(val);
  
// Calling logSigmoid() method
var res = tf.logSigmoid(y)
  
// Printing output
res.print();

输出：

Tensor
    [-0.474077, -0.2014133, -0.4166367]

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注：本文由纯净天空筛选整理自nidhi1352singh大神的英文原创作品 Tensorflow.js tf.logSigmoid() Function。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。