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.logicalXor() se usa para devolver un tensor de valores booleanos para el resultado de la operación XOR de elementos en los dos tensores especificados de valores booleanos.
Sintaxis:
tf.logicalXor(a, b)
Parámetros: Esta función acepta dos parámetros que se ilustran a continuación:
- a: El primer tensor de entrada. Debe tener un tipo de datos booleano.
- b: El segundo tensor de entrada. Debe tener un tipo de datos booleano.
Valor de retorno: Devuelve un tensor de valores booleanos para el resultado de la operación XOR de elementos en los dos tensores de valores booleanos especificados.
Ejemplo 1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Initializing some tensors of boolean values const a = tf.tensor1d([false, true], 'bool'); const b = tf.tensor1d([true, false], 'bool'); // Calling the .logicalXor() function a.logicalXor(b).print();
Producción:
Tensor [true, true]
Ejemplo 2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Using tensors of boolean values as // the parameters of .logicalXor() function tf.tensor1d([false, true, false, true], 'bool').logicalXor( tf.tensor1d([false, true, true, false], 'bool')).print();
Producción:
Tensor [false, false, true, true]
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#logicalXor
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Kanchan_Ray y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA