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 .scatterND() se utiliza para formar un tensor diferente utilizando actualizaciones dispersas de los segmentos o valores individuales dentro de un tensor cero del tensor de forma establecido de acuerdo con los índices establecidos. Además, esta función es la negación de la función tf.gatherND() que toma porciones o valores de un tensor establecido.
Sintaxis:
tf.scatterND(indices, updates, shape)
Parámetros:
- índices: Es el tensor indicado que mantiene los índices hacia el tensor de salida, y puede ser de tipo tf.Tensor, TypedArray o Array.
- actualizaciones: es el tensor indicado que contiene los valores de los índices, y puede ser de tipo tf.Tensor, TypedArray o Array.
- forma: es la forma indicada del tensor de salida y es de tipo número[].
Valor devuelto: Devuelve el objeto tf.Tensor.
Ejemplo 1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Defining indices, updates and shape const ind = tf.tensor2d([6, 5, 2], [3, 1], 'int32'); const updat = tf.tensor1d([1, 2, 3]); const shp = [6]; // Calling tf.scatterND() method and // Printing output tf.scatterND(ind, updat, shp).print();
Producción:
Tensor [0, 0, 3, 0, 0, 2]
Ejemplo 2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Calling tf.scatterND() method and // Printing output tf.scatterND(tf.tensor2d([5.4, 2.4], [2, 1], 'int32'), tf.tensor1d([1.8, 4.2]), [4]).print();
Producción:
Tensor [0, 0, 4.1999998, 0]
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#scatterND
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por nidhi1352singh y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA