Función Tensorflow.js tf.squaredDifference()

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.

La función tf.squaredDifference() se usa para devolver (a – b) * (a – b) por elementos, donde “a” es el primer tensor especificado y “b” es el segundo tensor. Es compatible con la radiodifusión.

Sintaxis:

tf.squaredDifference(a, b)

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

• a: El primer tensor especificado.
• b: El segundo tensor especificado. Debe tener el mismo tipo de datos que «a».

Valor devuelto: Devuelve (a – b) * (a – b) por elemento, donde “a” es el primer tensor especificado y “b” es el segundo tensor.

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing two tensors
const a = tf.tensor1d([1, 3, 5, 7]);
const b = tf.tensor1d([1, 2, 9, 4]);
  
// Calling the .squaredDifference() function 
// over the above tensor as its parameters
a.squaredDifference(b).print();

Producción:

Tensor
   [0, 1, 16, 9]

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Broadcasting squared difference  a with b.
const a = tf.tensor1d([1, 3, 6, 7]);
const b = tf.scalar(4);
  
// Calling the .squaredDifference() function 
a.squaredDifference(b).print();

Producción:

Tensor
   [9, 1, 4, 9]