Tf.log () Funktion

Der tf.log () im Tensorflow.JS wird verwendet, um die logarithmischen Werte aus einem bestimmten Werte in einem Tensor zurückzugeben. Es dauert nur einen Parameter - Tensor -, der Zahlen hat.

Syntax:

tf.log (Tensor_input)

Parameter:

Der Tensor_Input ist ein Tensor mit Zahlen.

Es kann ein oder zweidimensional sein.

Beispiel 1:

Erstellen wir einen eindimensionalen Tensor in JS, der Null-, undefinierte und NAN-Werte hat und die logarithmischen Werte zurückgeben.

Linux -Hinweis

Tensorflow.JS - TF.Protokoll()

Ausgang:

Tensor nimmt Null als 0 und das undefinierte und Nan als Nanwert.

1. 1. log (0) => -Infinity
   2. log (1) => 0
   3. log (0) => -Infinity
   4. log (nan) => nan
   5. log (nan) => nan

Wir haben beobachtet, dass der Logarithmus auch Nan ist, wenn der Eingang Nan oder undefiniert ist, und gibt die Infinity zurück, wenn die Werte 0 oder NULL sind.

Beispiel 2:

Erstellen wir einen Tensor mit zwei Dimensionen in JS mit 2 Zeilen und 2 Spalten, die Dezimalwerte aufweisen und die logarithmischen Werte zurückgeben.

Linux -Hinweis

Tensorflow.JS - TF.Protokoll()

Ausgang:

1. 1. Protokoll (1.23) => 0.2070142
   2. Protokoll (4.5599999) => 1.5173227
   3. log (-0.45) => nan
   4. Protokoll (7.8899999) => 2.0655961

Für die negativen Werte gibt es NAN zurück.

Beispiel 3:

Erstellen wir einen Tensor mit zwei Dimensionen in JS mit 2 Zeilen und 2 Spalten, die Exponentenwerte aufweisen und die logarithmischen Werte zurückgeben.

Linux -Hinweis

Tensorflow.JS - TF.Protokoll()

Ausgang:

1. 1. Protokoll (2.7182817) => 0.9999999
   2. Protokoll (3.7182817) => 1.3132616
   3. Protokoll (1.7182819) => 0.5413249
   4. Protokoll (3.1682818) => 1.1531894

Abschluss

In diesem Tensorflow.JS Tutorial haben wir gelernt, wie man die logarithmischen Werte mit dem TF zurückgibt.Log () Funktion mit drei verschiedenen Beispielen. Wir haben beobachtet, dass der Logarithmus auch Nan ist, wenn der Eingang Nan oder undefiniert ist, und gibt die Infinity zurück, wenn die Werte 0 oder NULL sind.