tensorflow:: אופס:: Atanh
#include <math_ops.h>מחשב טנגנס היפרבולי הפוך של x מבחינת אלמנט.
תַקצִיר
בהינתן טנזור קלט, פונקציה זו מחשבת טנגנס היפרבולי הפוך עבור כל אלמנט בטנזור. טווח הקלט הוא [-1,1] וטווח הפלט הוא [-inf, inf] . אם הקלט הוא -1 , הפלט יהיה -inf ואם הקלט הוא 1 , הפלט יהיה inf . לערכים מחוץ לטווח יהיה nan כפלט.
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]
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
החזרות:
-
Output: הטנסור y.
בנאים והורסים | |
|---|---|
Atanh (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x) |
תכונות ציבוריות | |
|---|---|
operation | |
y | |
תפקידים ציבוריים | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
תכונות ציבוריות
מִבצָע
Operation operation
y
::tensorflow::Output y
תפקידים ציבוריים
Atanh
Atanh( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input x )
צוֹמֶת
::tensorflow::Node * node() const
מפעיל::tensorflow::קלט
operator::tensorflow::Input() const
אופרטור::tensorflow::פלט
operator::tensorflow::Output() const
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון 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/r2.1/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/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.1/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/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/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/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [y](#classtensorflow_1_1ops_1_1_atanh_1ab10eb0eccc1c32c93dc106a8a477db23) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/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```"]]