Python – tensorflow.raw_ops.Log1p()

TensorFlow es una biblioteca de Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo. TensorFlow raw_ops proporciona acceso de bajo nivel a todas las operaciones de TensorFlow. Log1p() se usa para encontrar el logaritmo de elementos de (1+x) para la entrada x.

Sintaxis: tf.raw_ops.Log1p(x, nombre)

Parámetros: 

• x: Es el tensor de entrada. Los tipos permitidos para este tensor son bfloat16, half, float32, float64, complex64, complex128. 
• name(opcional): Define el nombre de la operación.
   

Devoluciones:  Devuelve un tensor del mismo tipo que x.
 

Nota: Solo toma argumentos de palabras clave.

Ejemplo 1:

# Importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype = tf.float64)
  
# Printing the input tensor
print('Input: ', a)
  
# Calculating logarithm(1 + x)
res = tf.raw_ops.Log1p(x = a)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)

Producción:

Input:  tf.Tensor([1. 2. 3. 4. 5.], shape=(5, ), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor([0.69314718 1.09861229 1.38629436 1.60943791 1.79175947], shape=(5, ), dtype=float64)

Ejemplo 2: Visualización

# importing the library
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype = tf.float64)
  
# Calculating logarithm(1 + x)
res = tf.raw_ops.Log1p(x = a)
  
# Plotting the graph
plt.plot(a, res, color ='green')
plt.title('tensorflow.raw_ops.Log1p')
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Result')
plt.show()

Producción: