TF.Fonction exp ()

Le TF.exp () dans TensorFlow.JS renvoie les valeurs exponentielles dans un tenseur. Mathématiquement, «E» est élevé au pouvoir de «X».

Syntaxe:

TF.exp (tensor_input)

Paramètre:

Le tenseur_input est un tenseur qui a des nombres.
Cela peut être une ou deux dimensions.

Exemple 1:

Créons un tenseur unidimensionnel dans JS qui a des infininiations positives et négatives et appliquant la fonction exp ().

Indice de linux

Tensorflow.JS - TF.exp ()

Sortir:

1. Exp (Infinity) - Infinity
2. exp (-infinity) - 0

Exemple 2:

Créons un tenseur unidimensionnel dans JS qui a des valeurs 0, NULL, NAN et non définies et renvoie les valeurs exponentielles.

Indice de linux

Tensorflow.JS - TF.exp ()

Sortir:

Le tenseur prend null comme 0 et indéfini comme nan.

1. Exp (0) - 1
2. Exp (0) - 1
3. EXP (NAN) - NAN
4. EXP (NAN) - NAN

Exemple 3:

Créons un tenseur qui a deux dimensions en js avec 2 lignes et 2 colonnes qui ont des valeurs décimales et augmenter les valeurs exponentielles.

Indice de linux

Tensorflow.JS - TF.exp ()

Sortir:

1. Exp (-34.4000015) - 0
2. Exp (4.5599999) - 95.5834732
3. Exp (4.5) - 90.017128
4. Exp (7.8899999) - 2670.4436035

Exemple 4:

Créons un tenseur qui a deux dimensions en js avec 2 lignes et 2 colonnes qui ont des valeurs entières et augmenter les valeurs exponentielles.

Indice de linux

Tensorflow.JS - TF.exp ()

Sortir:

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

Conclusion

Dans ce Tensorflow.tutoriel JS, nous avons appris à obtenir les valeurs exponentielles en utilisant le TF.Fonction exp () avec quatre exemples différents. Nous avons remarqué que pour les valeurs négatives, les valeurs d'exposant sont 0.