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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: अतंह
#include <math_ops.h> तत्व-वार x के व्युत्क्रम अतिशयोक्तिपूर्ण स्पर्शरेखा की गणना करता है।
सारांश
एक इनपुट टेंसर को देखते हुए, यह फ़ंक्शन टेंसर में प्रत्येक तत्व के लिए व्युत्क्रम हाइपरबोलिक स्पर्शरेखा की गणना करता है। इनपुट रेंज [-1,1] है और आउटपुट रेंज [-inf, inf] है। यदि इनपुट -1 है, तो आउटपुट -inf होगा और यदि इनपुट 1 है, तो आउटपुट inf होगा। सीमा के बाहर के मानों में आउटपुट के रूप में nan होगा।
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]
तर्क:
रिटर्न:
सार्वजनिक गुण
सार्वजनिक समारोह
नोड
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट
operator::tensorflow::Output() const
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आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],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/r2.0/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/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| [Atanh](#classtensorflow_1_1ops_1_1_atanh_1a373f165458a8748baeda2376b2a07099)`(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_atanh_1adda95e4091dbd4b8abf840f6f82f07ad) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [y](#classtensorflow_1_1ops_1_1_atanh_1ab10eb0eccc1c32c93dc106a8a477db23) | `::`[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_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```"]]
