Función Tensorflow.js tf.tensor4d()

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 .tensor4d() se utiliza para crear un nuevo tensor de 4 dimensiones con los parámetros valor , forma y tipo de datos .

Sintaxis:  

tf.tensor4d(value, shape, dataType)

Parámetros:   Esta función acepta los siguientes tres parámetros.

• value : el valor del tensor que puede ser una array anidada de números, una array plana o una TypedArray .
• forma : Toma la forma del tensor. El tensor inferirá su forma a partir del valor si no se proporciona. Es un parámetro opcional.
• tipo de datos : puede ser un valor ‘ float32 ‘ o ‘ int32 ‘ o ‘ bool ‘ o ‘ complex64 ‘ o ‘ string ‘. Es un parámetro opcional.

Valor devuelto:  Devuelve el tensor del mismo tipo de dato. El tensor devuelto siempre será de 4 dimensiones.

Nota : La funcionalidad del tensor 4d también se puede lograr usando la función tf.tensor() , pero usar tf.tensor4d() hace que el código sea fácilmente comprensible y legible.

Ejemplo 1: Aquí, estamos creando un tensor 4d e imprimiéndolo. Para crear un tensor 4d estamos usando la función .tensor4d() , y usamos la función .print( ) para imprimir el tensor. Aquí, pasaremos la array 4d (es decir, array anidada) al parámetro de valor.

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
  
// Create the tensor
let example1 = tf.tensor4d([[
    [[1, 3], [2, 8]],
    [[3, 9], [4, 2]]
]]);
  
// Print the tensor
example1.print()

Producción: 

Tensor
    [[[[1 , 3],
       [20, 8]],

      [[3 , 9],
       [4 , 2]]]]

Ejemplo 2: Aquí, en este ejemplo, estamos creando el tensor donde estamos pasando la array plana y especificando el parámetro de forma del tensor. Veremos el uso del parámetro de forma aquí.

// Import the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Define the value of the tensor
const value = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12];
  
// Specify the shape of the tensor
const shape = [1, 2, 6, 1];
  
// Create the tensor
let example2 = tf.tensor4d(value, shape);
  
// Print the tensor
example2.print();

Producción:

Tensor
    [[[[1 ],
       [2 ],
       [3 ],
       [4 ],
       [5 ],
       [6 ]],

      [[7 ],
       [8 ],
       [9 ],
       [10],
       [11],
       [12]]]]

En el ejemplo anterior, hemos creado un tensor de dimensiones 1 x 2 x 6 x 1.

Ejemplo 3: Aquí, en este ejemplo, crearemos un tensor especificando el valor, la forma y el tipo de datos. Crearemos el tensor donde todos los valores son de tipo string.

// Import the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
  
// Define the value of the tensor
const value = ["C", "C++", "Java", "Python",
"PHP", "JS", "SQL", "React"];
  
// Specify the shape of the tensor
const shape = [1, 2, 4, 1];
  
// Create the tensor
let example3 = tf.tensor4d(value, shape);
  
// Print the tensor
example3.print();

Producción:

Tensor
    [[[['C'     ],
       ['C++'   ],
       ['Java'  ],
       ['Python']],

      [['PHP'   ],
       ['JS'    ],
       ['SQL'   ],
       ['React' ]]]]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#tensor4d