Функция exp
Функция exp вычисляет экспоненту для каждого элемента входного тензора.
Экспонента числа x - это число e (основание натурального логарифма,
приблизительно равное 2.71828), возведенное в степень x.
Первым параметром функция принимает тензор или число.
Вторым параметром можно передать имя операции.
Синтаксис
tf.exp(x, [name])
Пример
Давайте вычислим экспоненту для тензора из чисел
0, 1, 2:
<+python+>
import tensorflow as tf
t = tf.constant([0, 1, 2])
res = tf.exp(t)
print(res)
<-python+>
Результат выполнения кода:
tf.Tensor([1. 2.7182817 7.389056 ], shape=(3,), dtype=float32)
Пример
Давайте применим функцию к двумерному тензору:
import tensorflow as tf
t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = tf.exp(t)
print(res)
Результат выполнения кода:
tf.Tensor(
[[ 2.7182817 7.389056 20.085537 ]
[ 54.59815 148.41316 403.4288 ]], shape=(2, 3), dtype=float32)
Пример
Давайте сохраним результат в формате NumPy с помощью метода numpy:
import tensorflow as tf
t = tf.constant([1, 2, 3])
res = tf.exp(t)
print(res.numpy())
Результат выполнения кода:
[ 2.7182817 7.389056 20.085537 ]
