TensorFlow2.0:常用数据范围压缩函数

一 tf.nn.relu( )函数

**
tf.nn.relu( )激活函数可以将小于0的数据变成0,大于0的数据保持不变.

In [2]: a = tf.constant([-1,-2,0,1,2])                                                                                                                                                                      In [3]: a
Out[3]: <tf.Tensor: id=0, shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([-1, -2,  0,  1,  2], dtype=int32)>In [4]: tf.nn.relu(a)
Out[4]: <tf.Tensor: id=2, shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([0, 0, 0, 1, 2], dtype=int32)>

二 tf.sigmoid( )函数

**
tf.sogmid( )函数可以将数据转换范围到[0,1]

In [12]: a = tf.cast(tf.constant([-2,-1,0,1,2]),dtype=tf.float32)                                                                                                                                           In [13]: a
Out[13]: <tf.Tensor: id=10, shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([-2., -1.,  0.,  1.,  2.], dtype=float32)>In [14]: tf.sigmoid(a)
Out[14]:
<tf.Tensor: id=12, shape=(5,), dtype=float32, numpy=
array([0.11920292, 0.26894143, 0.5       , 0.7310586 , 0.880797  ],dtype=float32)>

三 tf.tanh( )函数

**
tf.tanh( )函数可以将数据转换范围到[-1,1]

In [12]: a = tf.cast(tf.constant([-2,-1,0,1,2]),dtype=tf.float32)                                                                                                                                           In [13]: a
Out[13]: <tf.Tensor: id=10, shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([-2., -1.,  0.,  1.,  2.], dtype=float32)>In [14]: tf.sigmoid(a)
Out[14]:
<tf.Tensor: id=12, shape=(5,), dtype=float32, numpy=
array([0.11920292, 0.26894143, 0.5       , 0.7310586 , 0.880797  ],dtype=float32)>In [15]: tf.tanh(a)
Out[15]:
<tf.Tensor: id=14, shape=(5,), dtype=float32, numpy=
array([-0.9640276, -0.7615942,  0.       ,  0.7615942,  0.9640276],dtype=float32)>

四 tf.nn.softmax( )函数

**
tf.nn.softmax( )函数将输出的数据转换为概率,使得相加概率总和为1,适用于分类.

In [12]: a = tf.cast(tf.constant([-2,-1,0,1,2]),dtype=tf.float32)                                                                                                                                           In [13]: a
Out[13]: <tf.Tensor: id=10, shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([-2., -1.,  0.,  1.,  2.], dtype=float32)>In [14]: tf.sigmoid(a)
Out[14]:
<tf.Tensor: id=12, shape=(5,), dtype=float32, numpy=
array([0.11920292, 0.26894143, 0.5       , 0.7310586 , 0.880797  ],dtype=float32)>In [15]: tf.tanh(a)
Out[15]:
<tf.Tensor: id=14, shape=(5,), dtype=float32, numpy=
array([-0.9640276, -0.7615942,  0.       ,  0.7615942,  0.9640276],dtype=float32)>In [17]: tf.nn.softmax(a)
Out[17]:
<tf.Tensor: id=16, shape=(5,), dtype=float32, numpy=
array([0.01165623, 0.03168492, 0.08612854, 0.23412165, 0.6364086 ],dtype=float32)>

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