Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
przepływ tensorowy:: ops:: Asinh
#include <math_ops.h> Oblicza odwrotny sinus hiperboliczny x według elementów.
Streszczenie
Mając tensor wejściowy, funkcja ta oblicza odwrotny sinus hiperboliczny dla każdego elementu tensora. Zarówno wejście, jak i wyjście mają zakres [-inf, inf] .
x = tf.constant([-float("inf"), -2, -0.5, 1, 1.2, 200, 10000, float("inf")])
tf.math.asinh(x) ==> [-inf -1.4436355 -0.4812118 0.8813736 1.0159732 5.991471 9.903487 inf]
Argumenty:
Zwroty:
Atrybuty publiczne
Funkcje publiczne
węzeł
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Wyjście
operator::tensorflow::Output() const
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::Asinh Class Reference\n\ntensorflow::ops::Asinh\n======================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nComputes inverse hyperbolic sine of x element-wise.\n\nSummary\n-------\n\nGiven an input tensor, this function computes inverse hyperbolic sine for every element in the tensor. Both input and output has a range of `[-inf, inf]`.\n\n\n```gdscript\n x = tf.constant([-float(\"inf\"), -2, -0.5, 1, 1.2, 200, 10000, float(\"inf\")])\n tf.math.asinh(x) ==\u003e [-inf -1.4436355 -0.4812118 0.8813736 1.0159732 5.991471 9.903487 inf]\n \n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The y tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Asinh](#classtensorflow_1_1ops_1_1_asinh_1a696a66d4dcf2f72b2aa58d383c55447c)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` x)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_asinh_1a46fc7566383616d830c1f1eac1b66aaf) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [y](#classtensorflow_1_1ops_1_1_asinh_1a0e58bd6b862e84425ee69c0e7c297392) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_asinh_1a5f5c1c01e8f872e8f15dd13144445544)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_asinh_1a1b3532f137d57c7ad08e9e437955467c)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_asinh_1a1b075a1940c25b7854781c59b428727c)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### y\n\n```text\n::tensorflow::Output y\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### Asinh\n\n```gdscript\n Asinh(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input x\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]
