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.setdiff1dAsync() se usa para encontrar la diferencia entre dos listas de números especificadas. Supongamos que se dan dos tensores «a» y «b», luego … Continue reading «Función Tensorflow.js tf.setdiff1dAsync()»
Tensorflow es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por Google. Una de sus aplicaciones es desarrollar redes neuronales profundas. El módulo tensorflow.nnproporciona soporte para muchas operaciones básicas de redes neuronales. Una función de activación es una función que se aplica a la salida de una capa de red neuronal, que luego se … Continue reading «Python | Tensorflow nn.softplus()»
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.cast() se utiliza para convertir un tensor especificado en un nuevo tipo de datos. Sintaxis: tf.cast (x, dtype) Parámetros: Esta función acepta dos … Continue reading «Función Tensorflow.js tf.cast()»
TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo. Identity_n() se usa para obtener una lista de Tensor con la misma forma y contenido que el Tensor de entrada. Sintaxis: tensorflow.identity_n(entrada, nombre) Parámetros: entrada: es un tensor. name(opcional): Define … Continue reading «Python – tensorflow.identity_n()»
requisitos previos Resumiremos brevemente la regresión lineal antes de implementarla usando Tensorflow. Dado que no entraremos en los detalles de Regresión lineal o Tensorflow, lea los siguientes artículos para obtener más detalles: Regresión lineal (Implementación de Python) Introducción a TensorFlow Introducción a Tensor con Tensorflow Breve resumen de la regresión lineal La regresión lineal es … Continue reading «Regresión lineal usando Tensorflow»
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.customGrad() se utiliza para devolver el gradiente de una función personalizada específica «f». Aquí la función personalizada da {valor: Tensor, gradFunc: (dy, guardado) … Continue reading «Función Tensorflow.js tf.customGrad()»
Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto para crear modelos de aprendizaje automático en Javascript que permite a los usuarios ejecutar los modelos directamente en el navegador . El tf.clone() es una función definida en la clase tf.Tensor . Se utiliza para crear una réplica de un tensor . Sintaxis: tf.clone( values ) Parámetros: valores: … Continue reading «Tensorflow.js tf.Tensor class .clone() Método»
. 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.slice() se usa para extraer un segmento de tf.Tensor que comienza en las coordenadas ‘comienzo’ y tiene un tamaño de ‘tamaño’. Sintaxis: tf.slice (x, begin, size?) Parámetros: x: el … Continue reading «Función Tensorflow.js tf.slice()»
Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto que está desarrollando Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático, así como redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node. La función .isInf() se usa para encontrar los elementos Infinity o -Infinity de la entrada de tensor indicada. Sintaxis: tf.isInf(x) Parámetros: … Continue reading «Función Tensorflow.js tf.isInf()»
En las últimas décadas, el aprendizaje profundo ha logrado un progreso asombroso en el campo de la Inteligencia Artificial. Varios marcos pueden ayudarlo a comenzar con Deep Learning. Pero seleccionar el adecuado para su proyecto es una tarea difícil. Si bien hay muchos marcos para elegir, PyTorch y TensorFlow son los dos más utilizados para … Continue reading «PyTorch frente a Tensorflow»