Función Tensorflow.js tf.mod()

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.mod() devuelve el resto de la división por elementos.

Operación: piso (x / y) * y + mod (x, y) = x.

Nota: Es compatible con la transmisión.

Sintaxis:

tf.mod(x, y).

Parámetros: Esta función acepta tres parámetros que se ilustran a continuación:

• x: Es un Tensor.
• y: Es un Tensor. Debe ser del mismo tipo que x.

Valor de retorno: un tensor. Tiene el mismo tipo que x.

Ejemplo 1: también exponemos tf.mod() que tiene la misma firma que esta operación y afirma que a y b tienen la misma forma (no transmite).

// Importting the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Creating the tensor
const x = tf.tensor([9, 12, 3, 20, 7]);
const y = tf.tensor([2, 2, 9, 4, 2]);
  
tf.mod(x,y).print();

Producción:

Tensor
    [1, 0, 3, 0, 1]

Ejemplo 2: el ejemplo de transmisión más simple cuando una array y un valor escalar se combinan en una operación:

// Importing the tensorflow library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Broadcast a mod b.
const x = tf.tensor([2, 4, 5, 8]);
const y = tf.scalar(5);
  
x.mod(y).print();

Producción:

Tensor
    [2, 4, 0, 3]

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