Python – tensorflow.math.sigmoid()

TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo.

sigmoid() se usa para encontrar el sigmoide sabio del elemento de x.

Sintaxis: tensorflow.math.sigmoid(x, nombre)

Parámetros:

• x: Es un tensor. Los dtypes permitidos son float16, float32, float64, complex64 o complex128.
• name(opcional): Define el nombre de la operación.

Retorno: Devuelve un tensor del mismo tipo que x.

Ejemplo 1:

# importing the library
import tensorflow as tf
 
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([.2, .5, .7, 1, 2, 5, 10], dtype = tf.float64)
 
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
 
# Calculating result
res = tf.math.sigmoid(x = a)
 
# Printing the result
print('Result: ', res)

Producción:

a:  tf.Tensor([ 0.2  0.5  0.7  1.   2.   5.  10. ], shape=(7, ), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor(
[0.549834   0.62245933 0.66818777 0.73105858 0.88079708 0.99330715
 0.9999546 ], shape=(7, ), dtype=float64)
 
 
 
 

Ejemplo 2: Visualización

# importing the library
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
 
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([.2, .5, .7, 1, 2, 5, 10], dtype = tf.float64)
 
# Calculating result
res = tf.math.sigmoid(x = a)
 
# Plotting the graph
plt.plot(a, res, color = 'green')
plt.title('tensorflow.math.sigmiod')
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Result')
plt.show()

Producción: