Tensorflow.js tf.sigmoid()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。
.sigmoid()函数用于查找所述张量输入的 sigmoid,即 1 / (1 + exp(-x)) 并按元素完成。
句法:
tf.sigmoid(x)
参数:此函数接受单个参数,如下所示:
- x:张量输入,可以是 tf.Tensor 类型,也可以是 TypedArray 或 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, 0, Math.E-1]);
// Calling sigmoid() method and
// printing output
y.sigmoid().print();
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 sigmoid() method
var res = tf.sigmoid(y)
// Printing output
res.print();
输出:
Tensor
[0.2689414, 0.9999996, 0.5, 0.8479074]
示例 2:在此示例中,参数直接传递给 sigmoid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 sigmoid() method
var res = tf.sigmoid(y)
// Printing output
res.print();
输出:
Tensor
[0.6224594, 0.1824255, 0.6592603]