TF.Fonction log1p ()

Le TF.log1p () dans TensorFlow.JS est utilisé pour renvoyer les valeurs logarithmiques naturelles à partir d'une valeur donnée dans un tenseur. Il ne faut qu'un seul paramètre, le tenseur, qui a des nombres. Mathématiquement, il peut être appelé log (1 + x).

Syntaxe:

TF.log1p (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 naturelles.

Indice de linux

Tensorflow.JS - TF.log1p ()

Sortir:

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

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

Nous avons observé que si l'entrée est 0, nan, nul et indéfinie, la valeur logarithmique est 0.

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 naturelles.

Indice de linux

Tensorflow.JS - TF.log1p ()

Sortir:

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

Exemple 3:

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

Indice de linux

Tensorflow.JS - TF.log1p ()

Sortir:

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

Conclusion

Dans ce Tensorflow.Tutoriel JS, nous avons appris à renvoyer les valeurs logarithmiques naturelles en utilisant le TF.Fonction log1p () avec trois exemples différents. Nous avons observé que si l'entrée est 0, nan, null et indéfinie, la valeur logarithmique est 0.