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:: Acosh
#include <math_ops.h> Tính cosin hyperbol nghịch đảo của x theo phần tử.
Bản tóm tắt
Cho một tenxơ đầu vào, hàm tính cosin hyperbol nghịch đảo của mọi phần tử. Phạm vi đầu vào là [1, inf] . Nó trả về nan nếu đầu vào nằm ngoài phạm vi.
x = tf.constant([-2, -0.5, 1, 1.2, 200, 10000, float("inf")])
tf.math.acosh(x) ==> [nan nan 0. 0.62236255 5.9914584 9.903487 inf] 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: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::Acosh Class Reference\n\ntensorflow::ops::Acosh\n======================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nComputes inverse hyperbolic cosine of x element-wise.\n\nSummary\n-------\n\nGiven an input tensor, the function computes inverse hyperbolic cosine of every element. [Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input) range is `[1, inf]`. It returns `nan` if the input lies outside the range.\n\n\n```gdscript\nx = tf.constant([-2, -0.5, 1, 1.2, 200, 10000, float(\"inf\")])\ntf.math.acosh(x) ==\u003e [nan nan 0. 0.62236255 5.9914584 9.903487 inf]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The y tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Acosh](#classtensorflow_1_1ops_1_1_acosh_1a31b3474b5d1e71240fe6088301abf0a5)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` x)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_acosh_1aa991cae2b2e8e5c5ba714a927be34d8c) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [y](#classtensorflow_1_1ops_1_1_acosh_1a5afe6daf80428d88039349ebf210c1cf) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_acosh_1a21ed3b868b1295f99f00438352ce0ac9)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_acosh_1a45294a289edf40798c124ba4de38e96c)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_acosh_1a10bde9ae4d7770247d77d86b34da6752)`() 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### Acosh\n\n```gdscript\n Acosh(\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```"]]
