Python - tensorflow.raw_ops.Atanh()

简介

该函数是 TensorFlow 中的原始操作（raw ops），计算给定输入的反双曲正切函数值。它在数学上表示为 $atanh(x)=\frac{1}{2}ln(\frac{1+x}{1-x})$，其中 $x$ 是输入张量。

语法

tensorflow.raw_ops.Atanh(
    x, name=None
)

参数

• x: 输入张量，数据类型可以是 float16、float32、float64、complex64 或 complex128。张量的形状可以是任意形状。如果 $|x| \ge 1$，则计算结果为 NaN。
• name: 可选参数，操作的名称。

返回值

返回一个张量，其形状与输入张量 x 相同，包含所有元素的反双曲正切函数值。

示例

import tensorflow as tf

# 定义一个输入张量
x = tf.constant([-0.5, 0.0, 0.5], dtype=tf.float32)

# 计算反双曲正切函数值
y = tf.raw_ops.Atanh(x)

# 打印结果
print(y)

运行上述代码将输出：

tf.Tensor([-0.54930613  0.          0.54930613], shape=(3,), dtype=float32)

这里我们创建了一个形状为 (3,) 的张量 x，包含三个不同的值。我们然后使用 tf.raw_ops.Atanh() 计算了 x 的反双曲正切函数值，并将结果存储在新的张量 y 中。最后，在 print() 函数中打印了 y 的值。

注意事项

• 计算 tensorflow.raw_ops.Atanh() 时，输入张量 x 中的所有元素都会被计算。如果需要分别计算每个元素的反双曲正切函数值，可以使用 tf.map_fn() 函数。
• 反双曲正切函数的定义域为 $(-1, 1)$，如果输入张量中的任何元素的绝对值超过 1，则计算结果为 NaN。
• 在实际使用中，可以使用 tf.math.atanh() 函数计算反双曲正切函数值，它也是 tensorflow.raw_ops.Atanh() 的封装函数。