Python TensorFlow ``raw_ops.Sinh()`` 方法详解与代码示例


发布日期 : 2024-10-13 03:01:37 UTC

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Python – tensorflow.raw\_ops.Sinh()

TensorFlow是谷歌设计的开源python库,用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。
TensorFlow raw\_ops 提供了对所有TensorFlow操作的低层次访问。Sinh() 用于查找x的元素明智的双曲正弦。

语法:
tf.raw_ops.Sinh(x, name)

参数:

  • x:它是输入的张量。这个张量允许的 dtype 是bfloat16, half, float32, float64。
  • name(可选):它定义了操作的名称。

返回:
它返回一个与x具有相同 dtype 的张量。

注意:
它只接受关键字参数。

示例 1:

# Importing the library
import tensorflow as tf

# Initializing the input tensor
a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype = tf.float64)

# Printing the input tensor
print('Input: ', a)

# Calculating hyperbolic sine
res = tf.raw_ops.Sinh(x = a)

# Printing the result
print('Result: ', res)

输出:

Input: tf.Tensor([1. 2. 3. 4. 5.], shape=(5, ), dtype=float64)
Result: tf.Tensor([ 1.17520119 3.62686041 10.01787493 27.2899172 74.20321058], shape=(5, ), dtype=float64)

例子2:
视觉化

# importing the library
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

# Initializing the input tensor
a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype = tf.float64)

# Calculating hyperbolic sine
res = tf.raw_ops.Sinh(x = a)

# Plotting the graph
plt.plot(a, res, color ='green')
plt.title('tensorflow.raw_ops.Sinh')
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Result')
plt.show()

输出:

Python – tensorflow.raw_ops.Sinh()")