संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: लगम्मा
#include <math_ops.h>
तत्व-वार Gamma(x)
के निरपेक्ष मान के लॉग की गणना करता है।
सारांश
सकारात्मक संख्याओं के लिए, यह फ़ंक्शन टेंसर में प्रत्येक तत्व के लिए लॉग ((इनपुट - 1)!) की गणना करता है। lgamma(5) = log((5-1)!) = log(4!) = log(24) = 3.1780539
उदाहरण:
x = tf.constant([0, 0.5, 1, 4.5, -4, -5.6])
tf.math.lgamma(x) ==> [inf, 0.5723649, 0., 2.4537368, inf, -4.6477685]
तर्क:
रिटर्न:
सार्वजनिक गुण
सार्वजनिक समारोह
नोड
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट
operator::tensorflow::Output() const
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
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::Lgamma Class Reference\n\ntensorflow::ops::Lgamma\n=======================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nComputes the log of the absolute value of `Gamma(x)` element-wise.\n\nSummary\n-------\n\nFor positive numbers, this function computes log((input - 1)!) for every element in the tensor. `lgamma(5) = log((5-1)!) = log(4!) = log(24) = 3.1780539`\n\nExample:\n\n\n```gdscript\nx = tf.constant([0, 0.5, 1, 4.5, -4, -5.6])\ntf.math.lgamma(x) ==\u003e [inf, 0.5723649, 0., 2.4537368, inf, -4.6477685]\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| [Lgamma](#classtensorflow_1_1ops_1_1_lgamma_1a150fec9302f3622dc8885f6d75980d58)`(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_lgamma_1aaede98d02e1e19ad09b9578d91655e12) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [y](#classtensorflow_1_1ops_1_1_lgamma_1aa40f8955ff20a832e557ea33b2b764ba) | `::`[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_lgamma_1a68ff86c03e6c325c055e727edbb4486c)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_lgamma_1a71994d50b4db9b4158d3b0cc2f6111d4)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_lgamma_1acbf27ddfeef1916a009c8b2356ecabe6)`() 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### Lgamma\n\n```gdscript\n Lgamma(\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```"]]