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。
sigmoid()用於查找x的元素明智的S形。
用法：tensorflow.math.sigmoid(x, name)
參數：
- x:這是一個tesnor。允許的dtype是float16，float32，float64，complex64或complex128。
- name(optional):它定義了操作的名稱。
返回：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, 2, 5, 10], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a:', a)
# Calculating result
res = tf.math.sigmoid(x = a)
# Printing the result
print('Result:', res)輸出：
a: tf.Tensor([ 0.2 0.5 0.7 1. 2. 5. 10. ], shape=(7, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor( [0.549834 0.62245933 0.66818777 0.73105858 0.88079708 0.99330715 0.9999546 ], shape=(7, ), 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, 2, 5, 10], dtype = tf.float64)
# Calculating result
res = tf.math.sigmoid(x = a)
# Plotting the graph
plt.plot(a, res, color = 'green')
plt.title('tensorflow.math.sigmiod')
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.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。