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 .multinomial() se usa para generar un tf.Tensor junto con entradas que se extraen de una distribución multinomial.
Sintaxis:
tf.multinomial(logits, numSamples, seed?, normalized?)
Parámetros:
- logits: es una array 1D establecida junto con expectativas de registro desorganizadas, o una array 2D que tiene una forma [batchSize, numOutcomes] y puede ser del tipo tf.Tensor1D, tf.Tensor2D, TypedArray o Array.
- numSamples: es el número indicado de muestras que se arrastrarán para cada sección de fila. Es de tipo número.
- semilla: Es el número de semilla indicado y es un parámetro opcional del número de tipo.
- normalizado: Verifica si los logits dados están organizados como expectativas verdaderas o no, es decir (suma a 1). El valor predeterminado es falso y es un parámetro opcional de tipo booleano.
Valor devuelto: Devuelve tf.Tensor1D, o tf.Tensor2D.
Ejemplo 1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Defining logits const logits = tf.tensor([35, 158]); // Calling tf.multinomial() method and // Printing output tf.multinomial(logits, 4).print();
Producción:
Tensor [1, 1, 1, 1]
Ejemplo 2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Calling tf.multinomial() method and // Printing output tf.multinomial(tf.tensor( [5.7, 8.7, NaN, 'a', null, 0]), 6).print();
Producción:
Tensor [5, 5, 5, 5, 5, 5]
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#multinomial
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por nidhi1352singh y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA