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 .booleanMaskAsync() se usa para implementar una máscara booleana al tensor de entrada indicado.
Sintaxis:
tf.booleanMaskAsync(tensor, mask, axis?)
Parámetros:
- tensor: Es el tensor ND indicado y puede ser de tipo tf.Tensor, TypedArray o Array.
- máscara: Es el tensor booleano KD indicado. Donde, K <= N más K debe reconocerse inactivamente. Puede ser de tipo tf.Tensor, TypedArray o Array.
- eje: Es un parámetro opcional de tipo número. Es un tensor de tipo entero 0-D que representa el eje en el tensor indicado que se va a enmascarar. Aquí, el valor por defecto es cero que enmascara desde el primer tamaño, de lo contrario (K + eje <= N).
Valor devuelto: Devuelve Promise(tf.Tensor).
Ejemplo 1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Defining tensor input and mask const tn = tf.tensor2d( [7, 8, 9, 10, 11, 12, 5, 62], [4, 2]); const msk = tf.tensor1d([2, 1, 2, 3], 'bool'); // Calling tf.booleanMaskAsync() method and // Printing output const res = await tf.booleanMaskAsync(tn, msk); res.print();
Producción:
Tensor [[7 , 8 ], [9 , 10], [11, 12], [5 , 62]]
Ejemplo 2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Calling tf.booleanMaskAsync() method and // Printing output const res = await tf.booleanMaskAsync( tf.tensor2d([34, 17, 7, 8], [2, 2]), tf.tensor1d([1, 1], 'bool'), 1); res.print();
Producción:
Tensor [[34, 17], [7 , 8 ]]
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#booleanMaskAsync
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por nidhi1352singh y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA