Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
tensor akışı:: işlem:: Atanh
#include <math_ops.h> X'in element bazında ters hiperbolik tanjantını hesaplar.
Özet
Bir giriş tensörü verildiğinde, bu fonksiyon tensördeki her öğe için ters hiperbolik tanjantı hesaplar. Giriş aralığı [-1,1] ve çıkış aralığı [-inf, inf] şeklindedir. Giriş -1 ise çıkış -inf , giriş 1 ise çıkış inf olacaktır. Aralığın dışındaki değerler çıktı olarak nan sahip olacaktır.
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]
Argümanlar:
İade:
Genel özellikler
Kamu işlevleri
düğüm
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operatör::tensorflow::Çıktı
operator::tensorflow::Output() const
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC."],[],[],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```"]]
