Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
przepływ tensorowy:: ops:: Elu
#include <nn_ops.h> Oblicza wykładniczo liniowo: exp(features) - 1 jeśli < 0, features w przeciwnym razie.
Streszczenie
Zobacz szybkie i dokładne uczenie się głębokiej sieci za pomocą wykładniczych jednostek liniowych (ELU)
Argumenty:
Zwroty:
Atrybuty publiczne
Funkcje publiczne
węzeł
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Wyjście
operator::tensorflow::Output() const
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::Elu Class Reference\n\ntensorflow::ops::Elu\n====================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nComputes exponential linear: `exp(features) - 1` if \\\u003c 0, `features` otherwise.\n\nSummary\n-------\n\nSee [Fast and Accurate Deep Network Learning by Exponential Linear Units (ELUs)](http://arxiv.org/abs/1511.07289)\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The activations tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Elu](#classtensorflow_1_1ops_1_1_elu_1adf847a32436cd3658b1dad52ad5caf25)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` features)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [activations](#classtensorflow_1_1ops_1_1_elu_1ad612f9089f722691463235a242609c24) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_elu_1acd0919fdde115c26cebce79cf16da724) | [Operation](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\n| ### Public functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_elu_1a9ba564f87829d2fa52e0b90a8172d4c8)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_elu_1a389f92cb5ed5daa9f6143834155b5ab4)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_elu_1ac37d3e682783d5bd1c01c96f6207d540)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### activations\n\n```text\n::tensorflow::Output activations\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### Elu\n\n```gdscript\n Elu(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input features\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```"]]
