Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
тензорный поток:: опс:: Кош
#include <math_ops.h> Вычисляет гиперболический косинус x поэлементно.
Краткое содержание
Учитывая входной тензор, эта функция вычисляет гиперболический косинус каждого элемента тензора. Диапазон ввода — [-inf, inf] , а диапазон вывода — [1, inf] .
x = tf.constant([-float("inf"), -9, -0.5, 1, 1.2, 2, 10, float("inf")])
tf.math.cosh(x) ==> [inf 4.0515420e+03 1.1276259e+00 1.5430807e+00 1.8106556e+00 3.7621956e+00 1.1013233e+04 inf]
Аргументы:
Возврат:
Публичные атрибуты
Общественные функции
узел
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
оператор::tensorflow::Выход
operator::tensorflow::Output() const
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::Cosh Class Reference\n\ntensorflow::ops::Cosh\n=====================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nComputes hyperbolic cosine of x element-wise.\n\nSummary\n-------\n\nGiven an input tensor, this function computes hyperbolic cosine of every element in the tensor. [Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input) range is `[-inf, inf]` and output range is `[1, inf]`.\n\n\n```gdscript\n x = tf.constant([-float(\"inf\"), -9, -0.5, 1, 1.2, 2, 10, float(\"inf\")])\n tf.math.cosh(x) ==\u003e [inf 4.0515420e+03 1.1276259e+00 1.5430807e+00 1.8106556e+00 3.7621956e+00 1.1013233e+04 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| [Cosh](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cosh_1a03ce002815c91b3e9e551f178a9948fd)`(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_cosh_1a9e146c30bb44c25ed63fc55581c22a0c) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [y](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cosh_1a390e2a4558b9d1461f29be57ee0dadbf) | `::`[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_cosh_1a99d194a00f9e0765ccc92b75bb1c8d99)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cosh_1ae34e8ebed3608f3c74458b161c0a56e6)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cosh_1ae4a8b1e4d557b893f302f647462b37b3)`() 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### Cosh\n\n```gdscript\n Cosh(\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```"]]
