Tensorflow.js tf.TensorBuffer Clase .set() Método

Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node.

La función tf.TensorBuffer class .set() se usa para establecer un valor dado en el búfer en una ubicación específica.

Sintaxis:

set (value, ...locations)

Parámetros: Esta función acepta dos parámetros que se ilustran a continuación:

• valor: El valor especificado para establecer.
• ubicaciones: los índices de ubicación especificados.

Valor devuelto: No devuelve ningún valor.

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Creating a buffer of 2*2 dimensions
const buffer = tf.buffer([2, 2]); 
  
// Setting values at particular indices. 
buffer.set(5, 0, 0); 
buffer.set(10, 1, 0); 
  
// Converting the above buffer
// back to a tensor value to print
buffer.toTensor().print();

Producción:

Tensor
   [[5 , 0],
    [10, 0]]

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Creating a buffer of 3*3 dimensions
const buffer = tf.buffer([3, 3]); 
  
// Setting values at particular indices. 
buffer.set(5, 0, 0); 
buffer.set(10, 0, 1); 
buffer.set(15, 1, 0); 
buffer.set(20, 1, 1); 
buffer.set(25, 2, 0); 
buffer.set(30, 2, 1); 
buffer.set(35, 2, 2); 
  
// Converting the above buffer
// back to a tensor value to print
buffer.toTensor().print()

Producción:

Tensor
   [[5 , 10, 0 ],
    [15, 20, 0 ],
    [25, 30, 35]]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#tf.TensorBuffer.set