Tensorflow.js tf.logSigmoid()函数

Tensorflow.js 是一个由谷歌开发的开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型以及深度学习神经网络。

.logSigmoid()函数用于查找所述张量输入的对数 sigmoid，并按元素完成。

句法：

tf.logSigmoid(x)

参数：此函数接受三个参数，如下所示：

• x：张量输入，可以是tf.Tensor类型，也可以是TypedArray，也可以是Array。

返回值：它返回 tf.Tensor 对象。

示例 1：

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining tensor input elements
const y = tf.tensor1d([1, 15, 38, Math.E]);
  
// Calling logSigmoid() method and
// printing output
y.logSigmoid().print();

输出：

Tensor
    [-0.3132617, -3e-7, 0, -0.0639021]

示例 2：在此示例中，参数直接传递给 logSigmoid函数。

Javascript

// Importing the tensorflow.js library 
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining float values
var val = [0.5, 1.5, .66];
  
// Calling tensor1d method
const y = tf.tensor1d(val);
  
// Calling logSigmoid() method
var res = tf.logSigmoid(y)
  
// Printing output
res.print();

输出：

Tensor
    [-0.474077, -0.2014133, -0.4166367]