Tensorflow.js tf. Clase Tensor .bufferSync() 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. También ayuda a los desarrolladores a desarrollar modelos ML en lenguaje JavaScript y puede usar ML directamente en el navegador o en Node.js.

El método tf.Tensor class.bufferSync() se usa para devolver un tf.TensorBuffer que contiene los datos subyacentes.

Sintaxis :

bufferSync()

Parámetros :

• No toma parámetros

Valor devuelto: Devuelve tf.TensorBuffer

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
console.log(tf.tensor([1, 3, 5, 4, 2]).bufferSync())

Producción:

{
  "dtype": "float32",
  "shape": [
    5
  ],
  "size": 5,
  "values": {
    "0": 1,
    "1": 3,
    "2": 5,
    "3": 4,
    "4": 2
  },
  "strides": []
}

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
const a= tf.tensor2d([[0, 1], [2, 3]])
console.log(a.bufferSync())

Producción:

{
  "dtype": "float32",
  "shape": [
    2,
    2
  ],
  "size": 4,
  "values": {
    "0": 0,
    "1": 1,
    "2": 2,
    "3": 3
  },
  "strides": [
    2
  ]
}

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#tf.Tensor.bufferSync