Tf.Logg () Funksjon

TF.Logg () i TensorFlow.JS brukes til å returnere de logaritmiske verdiene fra en gitt verdier i en tensor. Det tar bare en parameter - tensor - som har tall.

Syntaks:

tf.Log (Tensor_Input)

Parameter:

Tensor_input er en tensor som har tall.

Det kan være en eller todimensjonal.

Eksempel 1:

La oss lage en endimensjonal tensor i JS som har null, udefinerte og NAN-verdier og returnere de logaritmiske verdiene.

Linux hint

Tensorflow.JS - TF.Logg()

Produksjon:

Tensor tar null som 0 og de udefinerte og nan som nan -verdi.

1. 1. logg (0) => -infinitet
   2. Logg (1) => 0
   3. logg (0) => -infinitet
   4. Logg (nan) => nan
   5. Logg (nan) => nan

Vi observerte at hvis inngangen er nan eller udefinert, er logaritmen også NAN og returnerer -infiniteten når verdiene er 0 eller null.

Eksempel 2:

La oss lage en tensor som har to dimensjoner i JS med 2 rader og 2 kolonner som har desimalverdier og returnerer de logaritmiske verdiene.

Linux hint

Tensorflow.JS - TF.Logg()

Produksjon:

1. 1. Logg (1.23) => 0.2070142
   2. Logg (4.5599999) => 1.5173227
   3. Logg (-0.45) => nan
   4. Logg (7.8899999) => 2.0655961

For de negative verdiene returnerer den nan.

Eksempel 3:

La oss lage en tensor som har to dimensjoner i JS med 2 rader og 2 kolonner som har eksponentverdier og returnerer de logaritmiske verdiene.

Linux hint

Tensorflow.JS - TF.Logg()

Produksjon:

1. 1. Logg (2.7182817) => 0.9999999
   2. Logg (3.7182817) => 1.3132616
   3. Logg (1.7182819) => 0.5413249
   4. Logg (3.1682818) => 1.1531894

Konklusjon

I denne tensorflow.JS -opplæring, vi lærte hvordan vi skal returnere de logaritmiske verdiene ved hjelp av TF.Logg () Funksjon med tre forskjellige eksempler. Vi observerte at hvis inngangen er nan eller udefinert, er logaritmen også NAN og returnerer -infiniteten når verdiene er 0 eller null.