Categoría: TensorFlow.js-Data

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. El método tf.data.Dataset.shuffle() baraja aleatoriamente un tensor a lo largo de su primera dimensión. Sintaxis: tf.data.Dataset.shuffle( buffer_size, seed=None, reshuffle_each_iteration=None ) Parámetros: buffer_size: este es el … Continue reading «Tensorflow.js tf.data.Clase de conjunto de datos .shuffle() 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. La función tf.data.Dataset class .prefetch() se usa para producir un conjunto de datos que obtiene previamente los elementos especificados de este conjunto de datos determinado. … Continue reading «Tensorflow.js tf.data.Clase de conjunto de datos .prefetch() 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. La función … Continue reading «Tensorflow.js tf.data.Clase de conjunto de datos .forEachAsync() Método»

Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático, así como redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node. El método .toArray() se usa para acumular cada elemento del conjunto de datos indicado dentro de una array. Sintaxis:   toArray() Parámetros: Este método … Continue reading «Tensorflow.js tf.data.Clase de conjunto de datos .toArray() Método»

Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático, así como redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node. El método .mapAsync() se usa para mapear el conjunto de datos indicado sobre una conversión asíncrona de uno a uno. Sintaxis: mapAsync(transform) Parámetros: transform: … Continue reading «Tensorflow.js tf.data.Dataset class.mapAsync() 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. La función … Continue reading «Tensorflow.js tf.data.Clase de conjunto de datos .batch() 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. La función tf.concat() se usa para concatenar la lista de tensores especificados a lo largo del eje dado. Sintaxis: tf.concat (tensors, axis) Parámetros: Esta función … Continue reading «Función Tensorflow.js tf.concat()»