সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: আতানহ
#include <math_ops.h> x উপাদান-ভিত্তিক বিপরীত হাইপারবোলিক ট্যানজেন্ট গণনা করে।
সারাংশ
একটি ইনপুট টেনসর দেওয়া হয়েছে, এই ফাংশনটি টেনসরের প্রতিটি উপাদানের জন্য বিপরীত হাইপারবোলিক ট্যানজেন্ট গণনা করে। ইনপুট রেঞ্জ হল [-1,1] এবং আউটপুট রেঞ্জ হল [-inf, inf] । ইনপুট -1 হলে আউটপুট হবে -inf এবং ইনপুট 1 হলে আউটপুট হবে inf । সীমার বাইরের মানগুলিতে আউটপুট হিসাবে nan থাকবে।
x = tf.constant([-float("inf"), -1, -0.5, 1, 0, 0.5, 10, float("inf")])
tf.math.atanh(x) ==> [nan -inf -0.54930615 inf 0. 0.54930615 nan nan]
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
রিটার্ন:
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
নোড
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট
operator::tensorflow::Output() const
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::ops::Atanh Class Reference\n\ntensorflow::ops::Atanh\n======================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nComputes inverse hyperbolic tangent of x element-wise.\n\nSummary\n-------\n\nGiven an input tensor, this function computes inverse hyperbolic tangent for every element in the tensor. [Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input) range is `[-1,1]` and output range is `[-inf, inf]`. If input is `-1`, output will be `-inf` and if the input is `1`, output will be `inf`. Values outside the range will have `nan` as output.\n\n\n```gdscript\n x = tf.constant([-float(\"inf\"), -1, -0.5, 1, 0, 0.5, 10, float(\"inf\")])\n tf.math.atanh(x) ==\u003e [nan -inf -0.54930615 inf 0. 0.54930615 nan nan]\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| [Atanh](#classtensorflow_1_1ops_1_1_atanh_1a373f165458a8748baeda2376b2a07099)`(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_atanh_1adda95e4091dbd4b8abf840f6f82f07ad) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [y](#classtensorflow_1_1ops_1_1_atanh_1ab10eb0eccc1c32c93dc106a8a477db23) | `::`[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_atanh_1ab2d6f0ee19ee69ee4a8f11c430937264)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_atanh_1a38bd91e6a66c5d315d7fbace30b54739)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_atanh_1a3db7c9040bbdd8e75150ee18f9883645)`() 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### Atanh\n\n```gdscript\n Atanh(\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```"]]
