Python – tensorflow.raw_ops.Tanh()

在 TensorFlow 中，tf.raw_ops.Tanh() 可以通过计算获得一个张量及其元素的双曲正切值。

双曲正切函数是一个用来描述变化的非线性函数。它常常在神经网络中使用，用于激活一个神经元的输出。

语法

以下是 tf.raw_ops.Tanh() 方法的语法。

tf.raw_ops.Tanh(
    x,
    name=None
)

参数

• x：一个必需的张量输入。
• name：操作的名称（可选）。

返回值

一个张量，包含输入张量及其元素的双曲正切值。

示例代码

import tensorflow as tf

# 定义一个张量
x = tf.constant([[1.0, 2.0], [-1.0, -2.0]])

# 计算双曲正切值
output = tf.raw_ops.Tanh(x)

# 打印输出值
print(output)

输出结果

<tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=float32, numpy=
array([[ 0.7615942 ,  0.9640276 ],
       [-0.7615942 , -0.9640276 ]], dtype=float32)>

这个例子中，我们首先定义了一个常量张量 x 并将其传递给 tf.raw_ops.Tanh() 函数。然后我们打印函数的输出，这将显示出 x 的元素及其双曲正切值。