Функция activations.tanh
Функция activations.tanh применяется к данным и вычисляет гиперболический тангенс для каждого элемента входного тензора. Функция принимает первым параметром входной тензор или массив, а возвращает тензор того же типа и формы с вычисленными значениями. Гиперболический тангенс сжимает значения в диапазон от -1 до 1 и часто используется в скрытых слоях нейронных сетей.
Синтаксис
tf.activations.tanh(x)
Пример
Давайте вычислим гиперболический тангенс для тензора из чисел 1, 2, 3, 4, 5:
import tensorflow as tf
t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
res = tf.activations.tanh(t)
print(res)
Результат выполнения кода:
tf.Tensor([0.7615942 0.9640276 0.9950547 0.9993292 0.9999092 ], shape=(5,), dtype=float32)
Пример
Давайте применим гиперболический тангенс к двумерному тензору:
import tensorflow as tf
t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = tf.activations.tanh(t)
print(res)
Результат выполнения кода:
tf.Tensor(
[[0.7615942 0.9640276 0.9950547]
[0.9993292 0.9999092 0.9999877]], shape=(2, 3), dtype=float32)
Пример
Давайте применим гиперболический тангенс к тензору с отрицательными числами:
import tensorflow as tf
t = tf.constant([-2, -1, 0, 1, 2])
res = tf.activations.tanh(t)
print(res)
Результат выполнения кода:
tf.Tensor([-0.9640276 -0.7615942 0. 0.7615942 0.9640276], shape=(5,), dtype=float32)
