Tf.log1p () Funktion

Der tf.log1p () im Tensorflow.JS wird verwendet, um die natürlichen logarithmischen Werte aus einem bestimmten Werte in einem Tensor zurückzugeben. Es dauert nur einen Parameter, den Tensor, der Zahlen hat. Mathematisch kann es als Protokoll (1+x) bezeichnet werden.

Syntax:

tf.log1p (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 natürlichen logarithmischen Werte zurückgeben.

Linux -Hinweis

Tensorflow.JS - TF.log1p ()

Ausgang:

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

1. 1. log1p (0) => 0
   2. log1p (1) => 1
   3. log1p (0) => 0
   4. log1p (nan) => nan
   5. log1p (nan) => nan

Wir haben festgestellt, dass der logarithmische Wert 0, wenn der Eingang 0, Nan, Null und Undefiniert ist, 0 ist.

Beispiel 2:

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

Linux -Hinweis

Tensorflow.JS - TF.log1p ()

Ausgang:

1. 1. log1p (1.23) => 0.8020017
   2. log1p (4.5599999) => 1.7155979
   3. log1p (-0.45) =>-0.597837
   4. log1p (7.8899999) => 2.184927

Beispiel 3:

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

Linux -Hinweis

Tensorflow.JS - TF.log1p ()

Ausgang:

1. 1. log1p (2.7182817) => 1.3132617
   2. log1p (3.7182817) => 1.5514446
   3. log1p (1.7182819) => 0.9999998
   4. log1p (3.1682818) => 1.4275037

Abschluss

In diesem Tensorflow.JS Tutorial haben wir gelernt, wie man die natürlichen logarithmischen Werte mit dem TF zurückgibt.log1p () Funktion mit drei verschiedenen Beispielen. Wir haben festgestellt, dass der logarithmische Wert 0, wenn der Eingang 0, Nan, Null und undefiniert ist, 0 ist.