In einigen Szenarien müssen wir numerische Werte in einem Tensor in hyperbolische Sinuswerte konvertieren. Es gibt eine integrierte Methode, die sich in hyperbolische Sinus umwandelt. Hyperbolische Sinus wird verwendet, um Winkel in vielen Konstruktionsanwendungen zu finden, um die Winkel in Bezug auf Raumecke zu finden. Während wir die Immobilienpreise durch Tensorflow im maschinellen Lernen vorhersagen, müssen wir normale Werte um konvertieren, um Werte zu speichern und dann maschinelles Lernmodelle anzuwenden. Wir werden also sehen, wie man TF anwendet.SINH () Funktion auf den vorhandenen Werten, um hyperbolische Sinuswerte zu erhalten.

Tensorflow.JS ist ein Framework in JavaScript, das den TF unterstützt.SINH () Funktion, die alle numerischen Werte in hyperbolische Sinuswerte umwandelt, die in einem Tensor vorhanden sind.

Was ist ein Tensor?

Ein Tensor im Tensorflow.JS fungiert als Array, das Elemente in einzelnen oder mehreren Dimensionen speichert.

Wenn wir einen Tensor mit einer Dimension erstellen wollen, tf.Tensor1d () wird verwendet.

Syntax:

tf.Tensor1d ([Elemente])

Parameter:

Es braucht ein Array mit Elementen, die von einem Komma getrennt sind. So erstellen Sie einen Tensor mit zwei Dimensionen (Zeilen und Spalten), TF.Tensor2d () wird verwendet.

Syntax:

tf.Tensor2d ([[Elemente],…, [Elemente]])

tf.sinh ()

tf.SINH () wird verwendet, um hyperbolische Sinuswerte aus einem bestimmten Tensor zurückzugeben.

Es dauert also nur einen Parameter: IE -Tensor mit Zahlen.

Syntax:

tf.sinh (Tensor_input)

Parameter:

Tensor_Input ist ein Tensor mit Zahlen.

Es kann 1OR 2 dimensional sein.

Erforschen wir verschiedene Beispiele dieser Methode.

Beispiel :

Erstellen wir einen eindimensionalen Tensor in JS, der einige Werte enthält und hyperbolische Sinuswerte zurückgeben.

Tensorflow.JS - TF.sinh ()

Ausgang:

Hyperbolische Sinuswerte wurden aus dem obigen eindimensionalen Tensor zurückgegeben.

Beispiel 2:

Erstellen wir einen Tensor mit 2 Dimensionen in JS mit 5 Zeilen und 2 Spalten und geben hyperbolische Sinuswerte zurück.

Tensorflow.JS - TF.sinh ()

Ausgang:

Hyperbolische Sinuswerte wurden aus dem obigen eindimensionalen Tensor zurückgegeben.

Beispiel 3:

In diesem Fall werden wir die Dezimalwerte berücksichtigen. Erstellen wir einen Tensor mit 2 Dimensionen in JS mit 5 Zeilen und 2 Spalten und geben hyperbolische Sinuswerte zurück.

Tensorflow.JS - TF.sinh ()

Ausgang:

Hyperbolische Sinuswerte wurden aus dem obigen eindimensionalen Tensor zurückgegeben.

Abschluss

In diesem Tensorflow.JS -Tutorial haben wir gesehen.SINH () Funktion in einem oder zweidimensionalen Tensoren mit drei Beispielen vorhanden. Stellen Sie sicher, dass der CDN -Link im Skript -Tag in jedem Code bereitgestellt wird.