Tensorflow.js tf.softplus()函数介绍

简介

Tensorflow.js是由Google开发的一个机器学习框架，它允许开发者在JavaScript中构建和训练机器学习模型，并且能够在浏览器和Node.js中运行。tf.softplus()是其中的一个函数，它可以计算一个张量的softplus函数。

函数定义

tf.softplus(x)

参数

• x(tf.Tensor): 一个张量，可以是任何形状。

返回值

一个张量，其形状与输入张量相同。

范例

const x = tf.tensor([-2, -1, 0, 1, 2]);
tf.softplus(x).print();

输出结果为：

[0.12692801, 0.31326166, 0.6931472, 1.3132617, 2.126928]

功能

tf.softplus()函数计算输入张量x的softplus函数，公式如下：

其中β是softplus的缩放因子，默认为1。

softplus函数实际上是一个平滑版的ReLU函数，它能将输入值映射到（0,+∞）的范围内，且在输入为负数时，softplus函数的取值在[0,1]之间。softplus函数在神经网络中广泛使用，可以作为激活函数或者损失函数的一部分。

异常

• 如果参数x不是tf.Tensor类型，则会抛出类型错误异常。
• 如果参数x没有定义，则会抛出异常。

总结

tf.softplus()函数可以计算输入张量的softplus函数，在机器学习中可以作为激活函数或者损失函数的一部分。需要注意的是，softplus函数在计算时会通过缩放因子进行缩放，其默认值为1。