Python | TensorFlow log1p() 方法

简介

在 TensorFlow 中，log1p() 是一个数学计算方法，它用于计算输入张量元素的自然对数（底数为 e）。

该方法可以应用于实数和复数张量，同时也可以应用于稀疏张量。

语法

tf.math.log1p(x, name=None)

参数

• x: 输入张量，可以是实数张量、复数张量或稀疏张量。
• name (可选): 操作的名称（字符串类型）。

返回值

返回一个与输入张量 x 具有相同形状和类型的张量，其中每个元素都是输入张量对应元素的自然对数加 1。

示例

import tensorflow as tf

x = tf.constant([0, 1, 2, 3, 4])
result = tf.math.log1p(x)

print(result)

输出:

tf.Tensor([0.         0.69314718 1.09861229 1.38629436 1.60943791], shape=(5,), dtype=float32)

使用说明

• log1p(x) 方法计算公式为: log(1 + x)。
• 输入张量的数据类型可以是 float16，float32，float64，int32，complex64 或 complex128。
• 如果输入张量包含复数，则计算结果是复数张量。
• 当 x 为负数时，log1p() 方法会返回复数（包含实部和虚部），而不会产生 NaN。
• 如果 x 是稀疏张量，输出仍将是稀疏张量。

注意事项

• 输入张量中的元素值必须大于等于 -1，否则会导致计算错误。

以上是关于 Python | TensorFlow log1p() 方法的介绍。

参考文档：TensorFlow log1p()