Python – tensorflow.raw\_ops.Cosh()

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。Cosh() 用于查找x的元素明智的双曲余弦。

语法:
tf.raw_ops.Cosh(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 cosine
res = tf.raw_ops.Cosh(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([ 1.54308063 3.76219569 10.067662 27.30823284 74.20994852], 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 cosine
res = tf.raw_ops.Cosh(x = a)

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

输出:

")