Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
dòng chảy căng:: ôi:: Điểm kinh nghiệm
#include <math_ops.h> Tính số mũ của x theo phần tử.
Bản tóm tắt
\(y = e^x\).
Hàm này tính toán số mũ của mọi phần tử trong tensor đầu vào. tức là exp(x) hoặc e^(x) , trong đó x là tensor đầu vào. e biểu thị số Euler và xấp xỉ bằng 2,718281. Đầu ra là dương đối với bất kỳ đầu vào thực nào.
x = tf.constant(2.0)
tf.math.exp(x) ==> 7.389056
x = tf.constant([2.0, 8.0])
tf.math.exp(x) ==> array([7.389056, 2980.958], dtype=float32)
Đối với số phức, giá trị hàm mũ được tính như sau:
e^(x+iy) = e^x * e^iy = e^x * (cos y + i sin y)
Hãy xem số phức 1+1j làm ví dụ. e^1 * (cos 1 + i sin 1) = 2,7182818284590 * (0,54030230586+0,8414709848j)
x = tf.constant(1 + 1j)
tf.math.exp(x) ==> 1.4686939399158851+2.2873552871788423j
Lập luận:
Trả về:
Thuộc tính công khai
Chức năng công cộng
nút
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
toán tử::tenorflow::Đầu ra
operator::tensorflow::Output() const
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-27 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-27 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::Exp Class Reference\n\ntensorflow::ops::Exp\n====================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nComputes exponential of x element-wise.\n\nSummary\n-------\n\n\\\\(y = e\\^x\\\\).\n\nThis function computes the exponential of every element in the input tensor. i.e. `exp(x)` or `e^(x)`, where `x` is the input tensor. `e` denotes Euler's number and is approximately equal to 2.718281. [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) is positive for any real input.\n\n\n```gdscript\n x = tf.constant(2.0)\n tf.math.exp(x) ==\u003e 7.389056\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```gdscript\n x = tf.constant([2.0, 8.0])\n tf.math.exp(x) ==\u003e array([7.389056, 2980.958], dtype=float32)\n \n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nFor complex numbers, the exponential value is calculated as follows:\n\n\n```scdoc\n e^(x+iy) = e^x * e^iy = e^x * (cos y + i sin y)\n \n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nLet's consider complex number 1+1j as an example. e\\^1 \\* (cos 1 + i sin 1) = 2.7182818284590 \\* (0.54030230586+0.8414709848j)\n\n\n```gdscript\n x = tf.constant(1 + 1j)\n tf.math.exp(x) ==\u003e 1.4686939399158851+2.2873552871788423j\n \n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The y tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Exp](#classtensorflow_1_1ops_1_1_exp_1aa5419f33d177e95f326a2dfcad2953eb)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` x)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|---------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_exp_1ac936e897598d160c335f673bf833bdeb) | [Operation](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [y](#classtensorflow_1_1ops_1_1_exp_1acec4d597d17df94ecccfd9d29eddf575) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_exp_1af53d5710bdc80316d5e9ea12031337af)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_exp_1ae1bad90173cb03f4c2509197101438e1)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_exp_1a34c367c172a44e41239ff083a588dd85)`() 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### Exp\n\n```gdscript\n Exp(\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```"]]
