Función Tensorflow.js tf.mean()

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.mean() se utiliza para calcular el valor medio del tensor especificado en su dimensión. Reduce los elementos de entrada dados a lo largo de las dimensiones de los ejes. Si el parámetro «keepDims» es verdadero, las dimensiones reducidas se conservan con una longitud de 1; de lo contrario, el rango de Tensor se reduce en 1. Si el parámetro de ejes no tiene entradas, devuelve un Tensor con un solo elemento con todas las dimensiones reducidas.

Sintaxis:

tf.mean (x, axis?, keepDims?)

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

• x: El tensor de entrada para el cual se calcula el valor medio.
• eje: La(s) dimensión(es) especificada(s) a reducir. Por defecto reduce todas las dimensiones. Es un parámetro opcional.
• keepDims: si el valor de este parámetro es verdadero, conserva las dimensiones reducidas con una longitud de 1; de lo contrario, el rango de Tensor se reduce en 1. También es un parámetro opcional.

Valor de Retorno: Devuelve un Tensor de valor medio.

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing a some tensors 
const a = tf.tensor1d([0, 1]);
const b = tf.tensor1d([3, 5]);
const c = tf.tensor1d([2, 4, 7]);
  
// Calling the .mean() function over 
// the above tensors
a.mean().print();
b.mean().print();
c.mean().print();

Producción:

Tensor
   0.5
Tensor
   4
Tensor
   4.333333492279053

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing a some tensors 
const a = tf.tensor1d([0, 1]);
const b = tf.tensor2d([3, 5, 2, 8], [2, 2]);
const c = tf.tensor1d([2, 4, 7]);
  
// Initializing a axis parameters
const axis1 = -1;
const axis2 = -2;
const axis3 = 0;
  
// Calling the .mean() function over 
// the above tensors
a.mean(axis1).print();
b.mean(axis2, true).print();
c.mean(axis1, false).print();
b.mean(axis3, false).print();

Producción:

Tensor
   0.5
Tensor
    [[2.5, 6.5],]
Tensor
   4.333333492279053
Tensor
   [2.5, 6.5]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#mean