python实现tanh

在 Python 中，可以使用 NumPy 库来实现 `tanh` 函数。`tanh` 函数的定义如下：

tanh(x) = (e^x - e^(-x)) / (e^x + e^(-x))

其中，`e` 表示自然对数的底数。

使用 NumPy 实现 `tanh` 函数的代码如下：

import numpy as np

def tanh(x):
    return np.tanh(x)

在上述代码中，`np.tanh(x)` 函数使用 NumPy 库中的 `tanh()` 函数来计算 `x` 的 `tanh` 值，并将计算结果返回。

使用示例：

x = np.array([0.5, 1, 2, 3])
y = tanh(x)
print(y)

输出结果如下：

[0.46211716 0.76159416 0.96402758 0.99505475]

在上述示例中，`x` 是一个 NumPy 数组，`tanh(x)` 将对 `x` 中的每个元素应用 `tanh` 函数，并返回一个包含计算结果的 NumPy 数组 `y`。

相关问题

python实现tanh激活函数

在 Python 中，可以使用 NumPy 库来实现 `tanh` 激活函数。`tanh` 激活函数的定义如下：

tanh(x) = (e^x - e^(-x)) / (e^x + e^(-x))

其中，`e` 表示自然对数的底数。

使用 NumPy 实现 `tanh` 激活函数的代码如下：

import numpy as np

class Tanh:
    def __init__(self):
        pass
    
    def forward(self, x):
        return np.tanh(x)

在上述代码中，`Tanh` 类实现了一个 `tanh` 激活函数，其中 `forward()` 方法实现了 `tanh` 函数的前向传播计算。在 `forward()` 方法中，使用 NumPy 库中的 `tanh()` 函数来计算输入张量 `x` 的 `tanh` 值，并将计算结果返回。

使用示例：

x = np.array([0.5, 1, 2, 3])
tanh = Tanh()
y = tanh.forward(x)
print(y)

输出结果如下：

[0.46211716 0.76159416 0.96402758 0.99505475]

在上述示例中，首先创建一个形状为 `(4,)` 的 NumPy 数组 `x`，然后创建一个 `Tanh` 类的实例 `tanh`，并调用其 `forward()` 方法计算 `x` 的 `tanh` 值，最后将计算结果保存在变量 `y` 中并打印输出。

python实现nn.Tanh()

在 PyTorch 中，可以使用 `nn.Tanh()` 类来实现 `tanh` 激活函数。`nn.Tanh()` 类实现了 `tanh` 函数的前向传播计算，并且可以自动求导，方便后续的反向传播计算。

使用 `nn.Tanh()` 类的示例代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

x = torch.tensor([0.5, 1, 2, 3])
tanh = nn.Tanh()
y = tanh(x)
print(y)

在上述代码中，首先创建一个形状为 `(4,)` 的 PyTorch 张量 `x`，然后创建一个 `nn.Tanh()` 类的实例 `tanh`，并将 `x` 作为输入传递给 `tanh` 的 `__call__()` 方法，计算 `x` 的 `tanh` 值并将计算结果保存在变量 `y` 中，最后打印输出 `y` 的值。

输出结果如下：

tensor([0.4621, 0.7616, 0.9640, 0.9951])

在上述输出结果中，可以看到 `nn.Tanh()` 类计算出了 `x` 的 `tanh` 值，并将结果保存在了一个形状相同的 PyTorch 张量中。