Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto que está desarrollando Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático, así como redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node.
La función .asinh() se usa para encontrar el seno hiperbólico inverso de la entrada de tensor indicada y se hace con elementos.
Sintaxis:
tf.asinh(x)
Parámetros:
- x: Es la entrada del tensor cuyo valor asinh se va a calcular, y puede ser de tipo tf.Tensor , TypedArray o Array .
Valor devuelto: Devuelve el objeto tf.Tensor .
Ejemplo 1: En este ejemplo, estamos definiendo un tensor de entrada de tipo entero y luego imprimiendo su valor asinh . Para crear un tensor de entrada estamos utilizando el método .tensor1d() y para imprimir la salida estamos usando el método .print() .
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Defining tensor input elements const y = tf.tensor1d([23, 15, 38, 10]); // Calling asinh() method and // Printing output y.asinh().print();
Producción:
Tensor [3.8291137, 3.4023068, 4.3309064, 2.9982231]
Ejemplo 2: En este ejemplo, los valores de tipo flotante se consideran como entrada de tensor y el parámetro se pasa directamente a la función asinh .
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Defining float values var val = [1.61, 12.5, 55.34]; // Calling tensor1d method const y = tf.tensor1d(val); // Calling asinh() method var res = tf.asinh(y) // Printing output res.print();
Producción:
Tensor [1.2542715, 3.2204721, 4.7067246]
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#asinh
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por nidhi1352singh y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA