Python - tensorflow.raw_ops.Cosh ()
TensorFlow - это библиотека Python с открытым исходным кодом, разработанная Google для разработки моделей машинного обучения и нейронных сетей глубокого обучения. TensorFlow raw_ops обеспечивает низкоуровневый доступ ко всем операциям TensorFlow. Cosh () используется для нахождения поэлементного гиперболического косинуса x.
Syntax: tf.raw_ops.Cosh(x, name)
Parameters:
- x: It’s the input tensor. Allowed dtype for this tensor are bfloat16, half, float32, float64.
- name(optional): It’s defines the name for the operation.
Returns: It returns a tensor of same dtype as x.
Примечание: он принимает только аргументы ключевого слова.
Example 1:
Python3
# Importing the libraryimport tensorflow as tf # Initializing the input tensora = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype = tf.float64) # Printing the input tensorprint("Input: ", a) # Calculating hyperbolic cosineres = tf.raw_ops.Cosh(x = a) # Printing the resultprint("Result: ", res) |
Выход:
Вход: tf.Tensor ([1. 2. 3. 4. 5.], shape = (5,), dtype = float64) Результат: tf.Tensor ([1.54308063 3.76219569 10.067662 27.30823284 74.20994852], shape = (5,), dtype = float64)
Example 2: Visualization
Python3
# importing the libraryimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as plt # Initializing the input tensora = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype = tf.float64) # Calculating hyperbolic cosineres = tf.raw_ops.Cosh(x = a) # Plotting the graphplt.plot(a, res, color ="green")plt.title("tensorflow.raw_ops.Cosh")plt.xlabel("Input")plt.ylabel("Result")plt.show() |
Выход:
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.