Función Tensorflow.js tf.moments()

El tf.moments() se usa para calcular la media y la varianza del tensor pasado como argumento en la función. La media y la varianza se calculan agregando los contenidos del tensor en los ejes pasados ​​en los parámetros.

Sintaxis:

tf.moments(tensor, axis, keepdims)

Parámetros: este método acepta los siguientes tres parámetros:

• tensor: se utiliza para denotar un tensor (vector) cuya media y varianza deben calcularse.
• eje: Un vector de números enteros que representan ejes a lo largo de los cuales es necesario calcular la media y la varianza.
• keepdims: Keep dimension es una variable booleana que indica si los momentos producidos tendrán la misma dimensión que el tensor de entrada.

Valor devuelto: Devuelve dos objetos Tensor, es decir, la media y la varianza calculadas.

Ejemplo 1: en este ejemplo, calcularemos la verdadera media y la varianza del tensor 1-D.

// Creating 1-D Tensor
const tensor = tf.tensor1d([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]);
  
// Calculating mean and Variance using tf.moments()
const value = tf.moments(tensor,[0]);
  
// Printing mean and variance
console.log("Mean: ",value.mean,"\nVariance: ",value.variance);

Producción:

Mean:  Tensor
    5 
Variance:  Tensor
    6.666666507720947

Ejemplo 2:  En este ejemplo, calcularemos el valor flotante de la media y la varianza del tensor 2-D.

// Creating 2-D Tensor
tensor = tf.tensor2d([[1,2,4],[3,7,4],[7,5,1]])
  
// Calculating mean and Variance using tf.moments()
value = tf.moments(tensor,axes=[0])
  
// Printing mean and variance
console.log("Mean: ",value.mean,"\nVariance: ",value.variance);

  Producción:

Mean:  Tensor
    [3.6666667, 4.666667, 3] 
Variance:  Tensor
    [6.2222228, 4.2222223, 2]

Ejemplo 3: En el ejemplo anterior, la media y la varianza se calculan a través de los ejes[0], es decir, [(1+3+7)/3, (2+7+5)/3, (4+4+1)/3 ], en este ejemplo, estableceremos los ejes de parámetros en [1].

// Creating 1-D Tensor
tensor = tf.tensor2d([[3,2,4],[3,7,4],[7,5,1]]);
  
// Calculating mean and Variance using tf.moments() across axis=[1]
value = tf.moments(tensor,axes=[1])
  
// Printing mean and variance
console.log("Mean: ",value.mean,"\nVariance: ",value.variance);

Salida: la media se calcula como [(3+2+4)/3 ,(3+7+4)/3 ,(7+5+1)/3]

Mean:  Tensor
    [3, 4.666667, 4.3333335] 
Variance:  Tensor
    [0.6666667, 2.8888888, 6.2222228]

Ejemplo 4: En este ejemplo, calcularemos la media y la varianza del vector completo cambiando ejes=[0,1].

// Creating 2-D Tensor
tensor = tf.tensor2d([[3,2,4],[3,7,4],[7,5,1]])
  
// Calculating mean and Variance using tf.moments()
value = tf.moments(tensor,[0,1])
  
// Printing mean and variance
console.log("Mean: ",value.mean,"\nVariance: ",value.variance);

Producción:

Mean:  Tensor
    4 
Variance:  Tensor
    3.777777910232544

Nota: el cálculo de la media y la varianza es la normalización del tensor. tf.moments () funcionará bien en JavaScript, pero si importamos el módulo TensorFlow en python, usaremos tf.nn.moments() para realizar la misma operación.