Python – tensorflow.math.softplus()

TensorFlow是谷歌设计的开源Python库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。

softplus()是用来计算元素的log(exp(features) + 1)。

语法: tensorflow.math.softplus(features, name)

参数:

features: 它是一个张量。允许的dtypes是一半，bfloat16，float32，float64。
name（可选）: 它定义了该操作的名称。

返回：它返回一个张量。

示例 1:

# importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([ 5, 7, 9, 15], dtype = tf.float64)
  
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
  
# Calculating result
res = tf.math.softplus(a)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)

输出:

a:  tf.Tensor([ 5.  7.  9. 15.], shape=(4, ), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor([ 5.00671535  7.00091147  9.0001234  15.00000031], shape=(4, ), dtype=float64)

例子2：视觉化

# Importing the library
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([ 5, 7, 9, 15], dtype = tf.float64)
  
# Calculating tangent
res = tf.math.softplus(a)
  
# Plotting the graph
plt.plot(a, res, color ='green')
plt.title('tensorflow.math.softplus')
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Result')
plt.show()