Función Tensorflow.js tf.meshgrid()

Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático, así como redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node.

La función .meshgrid() se usa para transmitir argumentos para analizar en una malla ND. Además, para arrays de coordenadas 1D, es decir , *args , este método devuelve una lista de salidas de arrays de coordenadas ND para analizar expresiones en una malla ND para un N determinado.

Nota: Esta función favorece los protocolos de indexación cartesianos ‘xy’ y matriciales ‘ij’ . Si el parámetro de indexación se fija en el valor predeterminado, es decir , ‘xy’ , entonces se intercambian los comandos de transmisión para las dos primeras mediciones. 

Sintaxis:

tf.meshgrid(x?, y?, __2?)

Parámetros:  

• x: El tensor indicado junto con el rango geq uno. Es opcional y puede ser de tipo tf.Tensor, TypedArray o Array.
• y: El tensor indicado junto con el rango geq uno. Es opcional y puede ser de tipo tf.Tensor, TypedArray o Array.
• __2: Es un parámetro opcional y es de tipo { indexing?: string; }.

Valor devuelto: Devuelve tf.Tensor[].

Ejemplo 1: Uso de tensores de rango 1.

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining first tensor
const t1 = [1, 1, 3];
  
// Defining second tensor
const t2 = [2, 5, 4];
  
// Calling meshgrid() function
const res = tf.meshgrid(t1, t2);
  
// Printing output
console.log(res);

Producción:

Tensor
    [[1, 1, 3],
     [1, 1, 3],
     [1, 1, 3]],Tensor
    [[2, 2, 2],
     [5, 5, 5],
     [4, 4, 4]]

Ejemplo 2: uso de valores flotantes.

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling meshgrid() function with
// float values
const output = tf.meshgrid(2.1, 3.3);
  
// Printing output
console.log(output);

Producción:

Tensor
     [[2.0999999],],Tensor
     [[3.3],]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#meshgrid