Tensorflow.js es una biblioteca de aprendizaje automático muy conocida que solía desarrollar un modelo de aprendizaje automático usando JavaScript. El objetivo principal de usar esta biblioteca es ejecutar e implementar un modelo de aprendizaje automático directamente desde el navegador o en Node.js. Tensorflow.js es una biblioteca JavaScript acelerada por hardware de código abierto. En este artículo, analizaremos la función tf.ones() en Tensorflow.js.
tf.ones() crea un Tensor con todos los elementos establecidos en 1, o inicializa el tensor con el valor 1.
Sintaxis:
tf.ones (shape, dtype)
Parámetros:
- Forma : Esto representa la forma de la array de resultados. La forma es una array de enteros que representan un número de filas y columnas.
- dtype : estos son un tipo de los valores que devuelven el resultado. El valor predeterminado de tipo es flotante. Puede ser int32, complex64, bool, string o float32.
Tipo de devolución:
Este método devuelve el tensor de tipo dtype con la forma de orden (fila*columna) e inicializado con 1.
Ejemplo 1: En este ejemplo, vamos a crear un tensor de orden 3*4 y aplicarle tf.ones().
Javascript
//import tensorflow.js const tf=require("@tensorflow/tfjs") //use tf.ones() var GFG=tf.ones([3, 4]); //print tensor GFG.print()
Salida:
Tensor [[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]
Ejemplo 2: en este ejemplo, vamos a crear un tensor de orden 1 × 4 dando un solo elemento en una array de formas.
Javascript
//import tensorflow.js const tf=require("@tensorflow/tfjs") //create tensor of shape 1*4 var GFG=tf.ones([3]); //print tensor GFG.print()
Producción
Tensor [1, 1, 1]
Ejemplo 3: tf.ones() con diferente dtype.
Javascript
//import tensorflow.js const tf=require("@tensorflow/tfjs") // create tensor with default dtype as float32 tf.ones([3, 3]).print(); // create tensor with complex values tf.ones([3, 3],'complex64').print(); // create tensor with boolean values by default all // values true because initialization by ones tf.ones([3, 3],'bool').print(); //create tensor with integer values tf.ones([3, 3],'int32').print();
Producción:
Tensor [[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]] Tensor [[1 + 0j, 1 + 0j, 1 + 0j], [1 + 0j, 1 + 0j, 1 + 0j], [1 + 0j, 1 + 0j, 1 + 0j]] Tensor [[true, true, true], [true, true, true], [true, true, true]] Tensor [[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]]
Referencia : https://js.tensorflow.org/api/latest/#initializers.ones
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por abhijitmahajan772 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA