Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
dòng chảy căng:: ôi:: Tân
#include <math_ops.h> Tính tan của x theo phần tử.
Bản tóm tắt
Cho một tensor đầu vào, hàm này tính tang của mọi phần tử trong tensor. Phạm vi đầu vào là (-inf, inf) và phạm vi đầu ra là (-inf, inf) . Nếu đầu vào nằm ngoài ranh giới, nan sẽ được trả về.
x = tf.constant([-float("inf"), -9, -0.5, 1, 1.2, 200, 10000, float("inf")])
tf.math.tan(x) ==> [nan 0.45231566 -0.5463025 1.5574077 2.572152 -1.7925274 0.32097113 nan]
Lập luận:
Trả về:
Thuộc tính công khai
Chức năng công cộng
nút
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
toán tử::tenorflow::Đầu ra
operator::tensorflow::Output() const
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::Tan Class Reference\n\ntensorflow::ops::Tan\n====================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nComputes tan of x element-wise.\n\nSummary\n-------\n\nGiven an input tensor, this function computes tangent 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 `(-inf, inf)`. If input lies outside the boundary, `nan` is returned.\n\n\n```gdscript\n x = tf.constant([-float(\"inf\"), -9, -0.5, 1, 1.2, 200, 10000, float(\"inf\")])\n tf.math.tan(x) ==\u003e [nan 0.45231566 -0.5463025 1.5574077 2.572152 -1.7925274 0.32097113 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| [Tan](#classtensorflow_1_1ops_1_1_tan_1ab55fbba17be79b5811f49b2728dd4cbc)`(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_tan_1afb37a60014fe1eab1803711757f8c027) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [y](#classtensorflow_1_1ops_1_1_tan_1a43c28a4fa5ec96c4d509e1b31eb2bd5b) | `::`[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_tan_1a284777905469857d2f3aefaa520a991d)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_tan_1a8fec1bcffaaefa2d23940a641ec04cbf)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_tan_1a0bd2bfaa65fd5352902950aba2a2a29e)`() 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### Tan\n\n```gdscript\n Tan(\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```"]]
