Python | TensorFlow nn.softplus()

简介

在 TensorFlow 中，nn.softplus() 是一个计算 softplus 函数的函数。softplus 是一个连续、可微的非线性函数，通常用作神经网络中的激活函数。它具有非负输出和平滑波动，可以避免神经元输出的硬饱和，使神经网络具有更强的表达能力。

语法

nn.softplus( features, name=None )

参数：

• features：输入张量，数据类型为 float32、float64、int32、int64、uint8、int16、int8、complex64、complex128、 qint8、quint8、 qint32、half。
• name：可选的操作名称。

返回值：

一个张量，数据类型为输入张量相同，表示 softplus 函数的输出值。

示例

import tensorflow as tf

x = tf.constant([[-4.0, 5.0, -2.0], [0.0, 1.0, 2.0]])

# 计算 softplus 函数
softplus_x = tf.nn.softplus(x)

print(softplus_x)

输出：

tf.Tensor(
[[0.01814993 5.0067153  0.12692805]
 [0.6931472  1.3132616  2.126928  ]], shape=(2, 3), dtype=float32)

注意事项

• softplus 函数可以用于神经网络中的激活函数，但它对于大型神经网络的训练可能会出现梯度爆炸的问题。在这种情况下，可以尝试使用 relu 函数代替 softplus 函数来确保神经网络的稳定性。
• TensorFlow 还提供了 tf.nn.softsign() 函数，它与 softplus 函数类似，但具有更强的非线性性。