Función Tensorflow.js tf.divNoNan()

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.divNoNan() se usa para dividir dos tensores por elementos y devuelve 0 si el denominador es 0. Admite la transmisión.

Sintaxis:

tf.divNoNan (a, b)

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

• a: El primer tensor de entrada como numerador.
• b: El segundo tensor de entrada como denominador. Debe tener el mismo tipo de datos que «a».

Valor de Retorno: Devuelve un Tensor para el resultado de a/b, donde a es el primer Tensor yb es el segundo Tensor. Devuelve 0 si el denominador es 0.

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
// Initializing some Tensors
const a = tf.tensor1d([2, 5, 7, 10]);
const b = tf.tensor1d([1, 3, 2, 6]);
const c = tf.tensor1d([0, 0, 0, 0]);
 
// Calling the .divNoNan() function
// over the above Tensors as its parameters
a.divNoNan(b).print(); 
a.divNoNan(c).print();

Producción:

Tensor
   [2, 1.6666665, 3.5, 1.6666665]
Tensor
   [0, 0, 0, 0]

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
// Broadcasting div a with b and c
const a = tf.tensor1d([3, 6, 11, 17]);
const b = tf.scalar(2);
const c = tf.scalar(0);
 
// Calling the .divNoNan() function
// over the above Tensors as its parameters
a.divNoNan(b).print(); 
a.divNoNan(c).print();

Producción:

Tensor
   [1.5, 3, 5.5, 8.5]
Tensor
   [0, 0, 0, 0]