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 .sinh() se usa para encontrar el seno hiperbólico de la entrada de tensor indicada y se realiza con elementos.
Sintaxis:
tf.sinh(x)
Parámetros: Esta función acepta un parámetro que se ilustra a continuación:
- x: Es la entrada del tensor cuyo valor sinh 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 sinh. 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 sinh() method and // printing output y.sinh().print();
Producción:
Tensor [4872394752, 1634507.75, 15927956010434560, 11013.2333984]
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 sinh.
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 sinh() method var res = tf.sinh(y) // printing output res.print();
Producción:
Tensor [2.4014621, 134168.609375, 5.405391049267939e+23]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por nidhi1352singh y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA