tf.funkcja expm1 ()

TF.expm1 () w TensorFlow.JS zwraca wartości wykładnicze minus 1 w tensorze.

Matematycznie jest reprezentowany jako (e^x) -1.

Składnia:

tf.expm1 (tensor_input)

Parametr:

tensor_input to tensor, który ma liczby.

Może być jednowymiarowy lub dwuwymiarowy.

Przykład 1

Utwórzmy jednowymiarowy tensor w TensorFlow.JS z dodatnimi i ujemnymi nieskończonością i zastosuj funkcję expm1 ().

Wskazówka Linux

Tensorflow.JS - TF.expm1 ()

Wyjście:

1. 1. exp (nieskończoność) -1 => nieskończoność
   2. exp (-infinity) -1 => -1.

Przykład 2

Utwórzmy jednowymiarowy tensor w TensorFlow.JS, który ma 0, null, nan i niezdefiniowane wartości i zwracają wartości wykładnicze różniły się o 1.

Wskazówka Linux

Tensorflow.JS - TF.expm1 ()

Wyjście:

Tensor bierze zerowy jako 0 i nieokreślony jako nan.

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

Przykład 3

Utwórzmy tensor, który ma dwa wymiary w TensorFlow.JS z 2 wierszami i 2 kolumnami, które mają wartości dziesiętne i podnoszą wartości wykładnicze, różniły się o 1.

Wskazówka Linux

Tensorflow.JS - TF.expm1 ()

Wyjście:

1. 1. Exp (-34.4000015) -1 => -1
   2. exp (4.5599999) -1 => 94.5834732
   3. exp (4.5) -1 => 89.017128
   4. Exp (7.8899999) -1 => 2669.4436035

Przykład 4

Utwórzmy tensor, który ma dwa wymiary w TensorFlow.JS z 2 wierszami i 2 kolumnami, które mają wartości liczb całkowitych i podnoszą wartości wykładnicze, różniły się o 1.

Wskazówka Linux

Tensorflow.JS - TF.expm1 ()

Wyjście:

1. 1. exp (-4) -1 => -0.9816844
   2. exp (5) -1 => 147.4131622
   3. exp (8) -1 => 2979.9580078
   4. exp (-45) -1 =>-1.

Wniosek

W tym tensorflow.Samouczek JS, widzieliśmy, jak uzyskać wartości wykładnicze o 1 za pomocą TF.Funkcja expm1 () z czterema różnymi przykładami. Jest bardzo podobny do exp (), ale wynik różnił się o 1.