Python| TensorFlow asinh() 方法

简介

在 Tensorflow 中，tf.asinh() 方法用于计算输入 Tensor 的反双曲正弦值。

$$\operatorname{asinh}(x) = \ln(x + \sqrt{x^2+1})$$

语法

tf.asinh(x, name=None)

x 可以是一个张量（Tensor）也可以是一个数值常量（常量常常是特定类型的张量）。

参数

• x: A Tensor of type float16, float32, float64, complex64, or complex128.
• name: A name for the operation (optional).

返回值

• 和输入 Tensor 的形状一致的 Tensor，每个元素都是 x 的反双曲正弦值。

示例

import tensorflow as tf

x = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
y = tf.constant([[-1.0, -2.0], [-3.0, -4.0]])

# 计算 x 和 y 的反双曲正弦值
x_asinh = tf.asinh(x)
y_asinh = tf.asinh(y)

print(x_asinh)  # <tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=float32, numpy=
                # array([[0.8813736, 1.4436355],
                #        [1.8184465, 2.0947125]], dtype=float32)>

print(y_asinh)  # <tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=float32, numpy=
                # array([[-0.8813736, -1.4436355],
                #        [-1.8184465, -2.0947125]], dtype=float32)>

注意事项

• x 必须为浮点数类型或复数类型。
• 计算过程中会出现除零操作，为了防止 NaN 的出现，可能需要使用 tf.where() 方法。如下所示：

eps = 1e-8
x_asinh = tf.where(tf.abs(x) > eps, tf.asinh(x), tf.sign(x) * tf.math.log(eps))

• 如果需要用于求导，建议使用 tf.math.log(x + tf.sqrt(tf.square(x) + 1)) 替代 tf.asinh(x) 方法，这样可以避免计算的数值过于大或过于小导致的精度问题。