Categoría: Tensorflow.js

tf.LayersModel es una clase que se utiliza para el entrenamiento, la inferencia y la evaluación del modelo de capas en tensorflow.js. Contiene métodos para entrenamiento, evaluación, predicción y para guardar modelos de capas. Entonces, en esta publicación, vamos a conocer la función model.summary(). La función model.summary() en tensorflow.js imprime el resumen del modelo que incluye … Continue reading «Tensorflow.js tf.LayersModel clase .summary() 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 «Función Tensorflow.js tf.metrics.cosineProximity()»

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. La función .scatterND() se utiliza para formar un tensor diferente utilizando actualizaciones dispersas de los segmentos o valores individuales dentro de un tensor cero … Continue reading «Función Tensorflow.js tf.scatterND()»

. 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 tf.setBackend() se usa para establecer el nombre actual del backend. Sintaxis: tf.setBackend( backendName ) Parámetros: backendName: El nombre del backend. Valor devuelto: Devuelve Promesa <booleano> Ejemplo 1: En este … Continue reading «Función Tensorflow.js tf.setBackend()»