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. También ayuda a los desarrolladores a desarrollar modelos ML en lenguaje JavaScript y puede usar ML directamente en el navegador o en Node.js.
La función tf.pad() se usa para rellenar un tf.Tensor con un valor dado junto con rellenos.
Sintaxis:
tf.pad(tensor, paddings, constantValue)
Parámetros: Esta función acepta los siguientes tres parámetros:
- tensor: Es un Tensor para pad.
- paddings: Es una array de longitud R, el rango del tensor dado, donde cada elemento tiene una longitud de 2 enteros ([pad_Before, pad_After]), especifica cuánto relleno se debe dar a lo largo de cada dimensión del tensor.
- constantValue: Es el valor de relleno a utilizar. El valor predeterminado es 0.
Valor devuelto: Devuelve el objeto tf.Tensor.
Ejemplo 1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Initializing 3d tensor and then using // .pad() function to print the result tf.tensor3d([1, 2, 3, 4], [2, 2, 1]) .pad([[0, 0], [1, 1], [2, 2]]) .print();
Producción:
Tensor [[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 2, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]], [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 3, 0, 0], [0, 0, 4, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]]
Ejemplo 2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Initializing 2d tensor let geek1 = tf.tensor2d([[1, 2], [3, 4]]); // Using .pad() function. let geek2 = geek1.pad([[0, 1], [2, 1]]); // Printing the result. geek2.print();
Producción:
Tensor [[0, 0, 1, 2, 0], [0, 0, 3, 4, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/3.6.0/#pad
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por thacker_shahid y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA