TensorFlow是Google設計的開源python庫，用於開發機器學習模型和深度學習神經網絡。 log_sigmoid()用於查找x的按元素對數S形。具體來說，y = log(1 /(1 + exp(-x)))。
用法：tf.math.log_sigmoid(x, name)
參數：
- x:它是輸入張量。此張量的允許dtype為float32，float64。
- name(optional):它定義了操作的名稱。
返回值：
它返回與x相同dtype的張量。
範例1：
Python3
# Importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([.2, .5, .7, 1], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('Input:', a)
# Calculating result
res = tf.math.log_sigmoid(x = a)
# Printing the result
print('Result:', res)輸出：
Input: tf.Tensor([0.2 0.5 0.7 1. ], shape=(4, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([-0.59813887 -0.47407698 -0.40318605 -0.31326169], shape=(4, ), dtype=float64)
範例2：可視化
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([.2, .5, .7, 1], dtype = tf.float64)
# Calculating result
res = tf.math.log_sigmoid(x = a)
# Plotting the graph
plt.plot(a, res, color = 'green')
plt.title('tensorflow.math.log_sigmoid')
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Result')
plt.show()輸出：
相關用法
注：本文由純淨天空篩選整理自aman neekhara大神的英文原創作品 Python – tensorflow.math.log_sigmoid()。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。