Python Tensorflow log()用法及代碼示例

Tensorflow是Google開發的開源機器學習庫。它的應用之一是開發深度神經網絡。

模塊tensorflow.math為許多基本的數學運算提供支持。函數tf.log()[別名tf.math.log]支持Tensorflow中的自然對數函數。它期望以複數形式輸入為或浮點數。輸入類型為張量，如果輸入包含多個元素，則將計算元素對數， $y=\log_e x}$$ 。

用法:tf.log(x, name=None) or tf.math.log(x, name=None)

參數：
x：類型為bfloat16，half，float32，float64，complex64或complex128的張量。
name(可選)：操作的名稱。

返回類型：與x具有相同大小和類型的張量。

代碼1：

# Importing the Tensorflow library 
import tensorflow as tf 
  
# A constant vector of size 5 
a = tf.constant([-0.5, -0.1, 0, 0.1, 0.5], dtype = tf.float32) 
  
# Applying the log function and 
# storing the result in 'b' 
b = tf.log(a, name ='log') 
  
# Initiating a Tensorflow session 
with tf.Session() as sess:
    print('Input type:', a) 
    print('Input:', sess.run(a)) 
    print('Return type:', b) 
    print('Output:', sess.run(b))

輸出：

Input type:Tensor("Const:0", shape=(5, ), dtype=float32)
Input:[-0.5 -0.1  0.   0.1  0.5]
Return type:Tensor("log:0", shape=(5, ), dtype=float32)
Output:[       nan        nan       -inf -2.3025851 -0.6931472]

表示不存在負值的自然對數，並且表示隨著輸入接近零，它接近負無窮大。

代碼2：可視化

# Importing the Tensorflow library 
import tensorflow as tf 
  
# Importing the NumPy library 
import numpy as np 
  
# Importing the matplotlib.pylot function 
import matplotlib.pyplot as plt 
  
# A vector of size 20 with values from 0 to 1 and 1 to 10 
a = np.append(np.linspace(0, 1, 10), np.linspace(1, 10, 10)) 
  
# Applying the logarithmic function and 
# storing the result in 'b' 
b = tf.log(a, name ='log') 
  
# Initiating a Tensorflow session 
with tf.Session() as sess:
    print('Input:', a) 
    print('Output:', sess.run(b)) 
    plt.plot(a, sess.run(b), color = 'red', marker = "o")  
    plt.title("tensorflow.abs")  
    plt.xlabel("X")  
    plt.ylabel("Y")  
    plt.grid() 
  
    plt.show()

輸出：

Input:[ 0.          0.11111111  0.22222222  0.33333333  0.44444444  0.55555556
  0.66666667  0.77777778  0.88888889  1.          1.          2.
  3.          4.          5.          6.          7.          8.
  9.         10.        ]
Output:[       -inf -2.19722458 -1.5040774  -1.09861229 -0.81093022 -0.58778666
 -0.40546511 -0.25131443 -0.11778304  0.          0.          0.69314718
  1.09861229  1.38629436  1.60943791  1.79175947  1.94591015  2.07944154
  2.19722458  2.30258509]

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自sanskar27jain大神的英文原創作品 Python | Tensorflow log() method。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。