Tf.Exp () Funktion

Der tf.exp () im Tensorflow.JS gibt die exponentiellen Werte in einem Tensor zurück. Mathematisch wird „E“ in die Macht von „X“ angehoben.

Syntax:

tf.exp (Tensor_input)

Parameter:

Der Tensor_Input ist ein Tensor mit Zahlen.
Es kann ein oder zweidimensional sein.

Beispiel 1:

Lassen Sie uns einen eindimensionalen Tensor in JS erstellen, der positive und negative Unendlichkeiten aufweist und die Exp () -Funktion anwendet.

Linux -Hinweis

Tensorflow.JS - TF.exp ()

Ausgang:

1. exp (unendlich) - unendlich
2. exp (-infinity) - 0

Beispiel 2:

Erstellen wir einen eindimensionalen Tensor in JS mit 0, Null-, NAN- und undefinierten Werten und geben die Exponentialwerte zurück.

Linux -Hinweis

Tensorflow.JS - TF.exp ()

Ausgang:

Tensor nimmt Null als 0 und undefiniert als Nan.

1. exp (0) - 1
2. exp (0) - 1
3. exp (nan) - nan
4. exp (nan) - nan

Beispiel 3:

Erstellen wir einen Tensor mit zwei Dimensionen in JS mit 2 Zeilen und 2 Spalten, die Dezimalwerte aufweisen und die Exponentialwerte erhöhen.

Linux -Hinweis

Tensorflow.JS - TF.exp ()

Ausgang:

1. exp (-34.4000015) - 0
2. Exp (4.5599999) - 95.5834732
3. Exp (4.5) - 90.017128
4. Exp (7.88999999) - 2670.4436035

Beispiel 4:

Erstellen wir einen Tensor mit zwei Dimensionen in JS mit 2 Zeilen und 2 Spalten, die ganzzahlige Werte aufweisen und die Exponentialwerte erhöhen.

Linux -Hinweis

Tensorflow.JS - TF.exp ()

Ausgang:

1. exp (-4) - 0
2. Exp (5) - 148.4131622
3. Exp (8) - 2980.9580078
4. exp (-45) - 0

Abschluss

In diesem Tensorflow.JS -Tutorial haben wir gelernt, wie man die exponentiellen Werte mit dem TF bekommt.Exp () Funktion mit vier verschiedenen Beispielen. Wir haben festgestellt, dass für die negativen Werte die Exponentenwerte 0 betragen.