Tensorflow.js tf.Clase variable

TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo

La clase tf.Variable se utiliza para crear un nuevo tf.Tensor mutable y se proporciona con un valor de asignación que copia el tf.Tensor a esta nueva variable que contiene la misma forma y tipo.

La clase tf.Variable extiende la clase tf.Tensor.

Sintaxis:

tensorflow.Variable(initialTensor)

Parámetros:

• initialTensor: Es el tensor inicial que se le asigna al objeto de clase Variable.

Valor devuelto: No devuelve nada (es decir, vacío).

Ejemplo 1: este ejemplo solo usa el valor inicial para crear el objeto tf.Variable. No se pasan parámetros opcionales.

// Defining tf.Tensor object for initial value
initialValue = tf.tensor([[1, 2, 3]])
  
// Defining tf.Variable object 
const x = new tf.Variable(initialValue);
  
// Checking variables dtype
console.log("dtype:", x.dtype)
  
// Checking variable shape
console.log("shape:", x.shape)
  
// Printing the tf.Variable object
x.print()

Producción:

dtype: float32
shape: 1,3
Tensor
     [[1, 2, 3],]

Ejemplo 2: este ejemplo usa parámetros opcionales junto con el valor inicial para crear un objeto Variable.

// Defining tf.Tensor object for initial value
initialValue = tf.tensor([[1, 2, 3]])
  
// Defining tf.Variable object 
const x = new tf.Variable(initialValue,
    false, 'example_varaible', 'int32');
  
// Checking if variable is trainable
console.log("Is trainable:", x.trainable)
  
// Checking variables dtype
console.log("dtype:", x.dtype)
  
// Checking variable shape
console.log("shape:", x.shape)
  
// Checking variable name
console.log("Name:", x.name)
  
// Printing the tf.Variable object
x.print()

Producción:

Is trainable: false
dtype: int32
shape: 1,3
Name: example_varaible
Tensor
     [[1, 2, 3],]

Ejemplo 3: Este ejemplo crea un objeto tf.Variable usando el valor inicial y luego agrega nuevamente el valor inicial a la Variable.

// Defining tf.Tensor object for initial value
initialValue = tf.tensor([[1, 2, 3]])
  
// Defining tf.Variable object 
const x = new tf.Variable(initialValue);
  
// Printing the tf.Variable object
x.print()
  
// Adding initial value Tensor to Variable
result = x.add(initialValue)
  
// Printing result
result.print()

Producción:

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