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 .erf() se utiliza para encontrar la función de error de gauss de la entrada de tensor indicada y se realiza de manera inteligente.
Sintaxis:
tf.erf(x)
Parámetros:
- x: es la entrada del tensor cuyo valor de la función de error de gauss se va a calcular, y puede ser del tipo tf.Tensor , TypedArray o Array .
Valor devuelto: Devuelve el objeto tf.Tensor.
Ejemplo 1: En este ejemplo, estamos definiendo un tensor de entrada de tipo entero y luego imprimiendo el valor de la función de error de Gauss . Para crear un tensor de entrada estamos utilizando el método .tensor1d() y para imprimir la salida estamos usando el método .print() .
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Defining tensor input elements const y = tf.tensor1d([1, 25, 16, 0]); // Calling erf() method and // printing output y.erf().print();
Producción:
Tensor [0.8427007, 1, 1, 0]
Ejemplo 2: En este ejemplo, los valores de tipo flotante se consideran como entrada de tensor y el parámetro se pasa directamente a la función erf .
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Defining float values var val = [0.5, 1.5, .66]; // Calling tensor1d method const y = tf.tensor1d(val); // Calling erf() method var res = tf.erf(y) // printing output res.print();
Producción:
Tensor [0.5204999, 0.9661053, 0.6493767]
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#erf
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por nidhi1352singh y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA