Función Tensorflow.js tf.softmax()

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.softmax() se usa para calcular el vector normalizado softmax dados los logits.

Sintaxis :

tf.softmax (logits, dim?)

Parámetros : esta función acepta dos parámetros que se ilustran a continuación:

  • Logits: la array de logits.
  • dim: La dimensión en la que se realizaría softmax.

Valor devuelto: Devuelve tf.Tensor

Ejemplo 1:

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
const a = tf.tensor1d([3, 1, 3]);
a.softmax().print();

Producción:

Tensor
    [0.4683105, 0.0633789, 0.4683105]

Ejemplo 2:

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
const a = tf.tensor1d([3, 1, 3]);
a.softmax().print();

Producción:

Tensor
    [[0.9525742, 0.0474259],
     [0.7310586, 0.2689414],
     [0.9933072, 0.0066929]]

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

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por dheerchanana08 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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