TF.Fonction log ()

Le TF.log () dans TensorFlow.JS est utilisé pour renvoyer les valeurs logarithmiques à partir d'une valeur donnée dans un tenseur. Il ne prend qu'un seul paramètre - tenseur - qui a des nombres.

Syntaxe:

TF.log (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 en JS qui a des valeurs nulles, non définies et NAN et renvoie les valeurs logarithmiques.

Indice de linux

Tensorflow.JS - TF.enregistrer()

Sortir:

Le tenseur prend null comme 0 et les undefinis et nan comme valeur nan.

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

Nous avons observé que si l'entrée est nan ou non définie, le logarithme est également nan et renvoie le -infinity lorsque les valeurs sont 0 ou nul.

Exemple 2:

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

Indice de linux

Tensorflow.JS - TF.enregistrer()

Sortir:

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

Pour les valeurs négatives, il renvoie NAN.

Exemple 3:

Créons un tenseur qui a deux dimensions en js avec 2 lignes et 2 colonnes qui ont des valeurs d'exposant et renvoie les valeurs logarithmiques.

Indice de linux

Tensorflow.JS - TF.enregistrer()

Sortir:

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

Conclusion

Dans ce Tensorflow.Tutoriel JS, nous avons appris à retourner les valeurs logarithmiques à l'aide du TF.Fonction log () avec trois exemples différents. Nous avons observé que si l'entrée est nan ou non définie, le logarithme est également nan et renvoie le -infinity lorsque les valeurs sont 0 ou nul.