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.logSumExp() se usa para calcular log sum exp de elementos de un tensor en toda su dimensión. Reduce los elementos de entrada dados a lo largo de las dimensiones de los ejes. Si el parámetro «keepDims» es verdadero, las dimensiones reducidas se conservan con una longitud de 1; de lo contrario, el rango de Tensor se reduce en 1. Si el parámetro de ejes no tiene entradas, devuelve un Tensor con un solo elemento con todas las dimensiones reducidas.
Sintaxis:
tf.logSumExp (x, axis, keepDims)
Parámetros: Esta función acepta tres parámetros que se ilustran a continuación:
- x: El tensor de entrada.
- eje: La(s) dimensión(es) especificada(s) a reducir. Por defecto reduce todas las dimensiones. Es un parámetro opcional.
- keepDims: si el valor de este parámetro es verdadero, conserva las dimensiones reducidas con una longitud de 1; de lo contrario, el rango de Tensor se reduce en 1. También es un parámetro opcional.
Valor devuelto: Devuelve un tensor de valor calculado de la operación log sum exp.
Ejemplo 1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Initializing a some tensors const a = tf.tensor1d([0, 1]); const b = tf.tensor1d([3, 5]); const c = tf.tensor1d([2, 4, 7]); // Calling the .logSumExp() function over // the above tensors a.logSumExp().print(); b.logSumExp().print(); c.logSumExp().print();
Producción:
Tensor 1.31326162815094 Tensor 5.126927852630615 Tensor 7.054985046386719
Ejemplo 2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Initializing a some tensors const a = tf.tensor1d([0, 1]); const b = tf.tensor2d([3, 5, 2, 8], [2, 2]); const c = tf.tensor1d([2, 4, 7]); // Initializing a axis parameters const axis1 = -1; const axis2 = -2; const axis3 = 0; // Calling the .logSumExp() function over // the above tensors a.logSumExp(axis1).print(); b.logSumExp(axis2, true).print(); c.logSumExp(axis1, false).print(); b.logSumExp(axis3, false).print();
Producción:
Tensor 1.31326162815094 Tensor [[3.3132617, 8.0485878],] Tensor 7.054985046386719 Tensor [3.3132617, 8.0485878]
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#logSumExp
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Kanchan_Ray y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA