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 .squeeze() se usa para descartar las dimensiones de longitud uno de la forma de un tf.Tensor establecido.
Sintaxis:
tf.squeeze(x, axis?)
Parámetros:
- x: es la entrada de tensor indicada que se va a exprimir, y puede ser de tipo tf.Tensor, TypedArray o Array.
- eje: Es un parámetro electivo que contiene una lista de números. Aprieta solo las dimensiones indicadas en caso de que se especifique. Además, el índice de dimensión aquí comienza con cero, y es un error comprimir una dimensión cuya longitud no es uno.
Valor devuelto: Devuelve el objeto tf.Tensor.
Ejemplo 1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Defining tensor input elements const y = tf.tensor([11, 76, -4, 6], [2, 2, 1]); // Calling squeeze() method and // Printing output y.squeeze().print();
Producción:
Tensor [[11, 76], [-4, 6 ]]
Ejemplo 2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Calling squeeze() method with // all its parameter var res = tf.squeeze(tf.tensor( [2.1, 5.6, 8.6, 7.6], [4, 1]), [1] ); // Printing output res.print();
Producción:
Tensor [2.0999999, 5.5999999, 8.6000004, 7.5999999]
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#squeeze
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por nidhi1352singh y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA