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 .batchNorm() es útil en la normalización por lotes.
Además, la media , la varianza , la escala , incluido el desplazamiento , pueden tener dos formas:
- Puede tener la misma forma que la entrada indicada.
- En el caso general, el tamaño de profundidad es el último tamaño del tensor de entrada establecido, por lo que los valores pueden ser un tf.Tensor1D de forma [profundidad].
Sintaxis:
tf.batchNorm(x, mean, variance, offset?, scale?, varianceEpsilon?)
Parámetros:
- x: El tensor de entrada indicado. Puede ser de tipo tf.Tensor, TypedArray o Array.
- media: El tensor medio establecido. Puede ser de tipo tf.Tensor, tf.Tensor1D, TypedArray o Array.
- varianza: El tensor de varianza establecido. Puede ser de tipo tf.Tensor, tf.Tensor1D, TypedArray o Array.
- offset: El tensor de compensación indicado. Es opcional y puede ser de tipo tf.Tensor, tf.Tensor1D, TypedArray o Array.
- escala: El tensor de escala establecido. Es opcional y puede ser de tipo tf.Tensor, tf.Tensor1D, TypedArray o Array.
- varianceEpsilon: El número flotante menor establecido para evitar la división por 0. Es opcional y es de tipo número.
Valor devuelto: Devuelve tf.Tensor.
Ejemplo 1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Defining input tensor const a = tf.tensor1d([1, 5, 3]); // Defining mean const b = tf.tensor1d([1, 1, 2]); // Defining variance const c = tf.tensor1d([1, 0, 1]); // Calling batchNorm() function tf.batchNorm(a, b, c).print();
Producción:
Tensor [0, 126.4911041, 0.9995003]
Ejemplo 2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Defining input tensor const a = tf.tensor1d([1, 5, 3]); // Defining mean const b = tf.tensor1d([1, 1, 2]); // Defining variance const c = tf.tensor1d([1, 0, 1]); // Defining offset const d = tf.tensor1d([1, 6, 2]); // Defining scale const e = tf.tensor1d([1, 0, 1]); // Calling batchNorm() function a.batchNorm(b, c, d, e, 9).print();
Producción:
Tensor [1, 6, 2.3162277]
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#batchNorm
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por nidhi1352singh y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA