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.divNoNan() se usa para dividir dos tensores por elementos y devuelve 0 si el denominador es 0. Admite la transmisión.
Sintaxis:
tf.divNoNan (a, b)
Parámetros: Esta función acepta dos parámetros que se ilustran a continuación:
- a: El primer tensor de entrada como numerador.
- b: El segundo tensor de entrada como denominador. Debe tener el mismo tipo de datos que «a».
Valor de Retorno: Devuelve un Tensor para el resultado de a/b, donde a es el primer Tensor yb es el segundo Tensor. Devuelve 0 si el denominador es 0.
Ejemplo 1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Initializing some Tensors const a = tf.tensor1d([2, 5, 7, 10]); const b = tf.tensor1d([1, 3, 2, 6]); const c = tf.tensor1d([0, 0, 0, 0]); // Calling the .divNoNan() function // over the above Tensors as its parameters a.divNoNan(b).print(); a.divNoNan(c).print();
Producción:
Tensor [2, 1.6666665, 3.5, 1.6666665] Tensor [0, 0, 0, 0]
Ejemplo 2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Broadcasting div a with b and c const a = tf.tensor1d([3, 6, 11, 17]); const b = tf.scalar(2); const c = tf.scalar(0); // Calling the .divNoNan() function // over the above Tensors as its parameters a.divNoNan(b).print(); a.divNoNan(c).print();
Producción:
Tensor [1.5, 3, 5.5, 8.5] Tensor [0, 0, 0, 0]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Kanchan_Ray y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA