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.step() se usa para devolver el paso de los elementos del tensor de entrada, es decir, devuelve 1 si el elemento es mayor que 0; de lo contrario, devuelve alfa, donde alfa es el parámetro de la función paso().
Sintaxis:
tf.step (x, alpha)
Parámetros: Esta función acepta dos parámetros que se ilustran a continuación:
- x: El tensor de entrada especificado.
- alfa: el gradiente para el valor de entrada negativo.
Valor devuelto: Devuelve el paso de los elementos del tensor de entrada.
Ejemplo 1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Initializing a tensor of some elements const x = tf.tensor1d([2, 0, -2, -5]); // Calling the .step() function over // the above tensor as its parameter and // for the alpha value .2 x.step(.2).print();
Producción:
Tensor [1, 0.2, 0.2, 0.2]
Ejemplo 2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Using a tensor of some elements as // the parameter for the .step() function with // alpha value of 6 tf.tensor1d([0, .8, -1, -5.4]).step(6).print();
Producción:
Tensor [6, 1, 6, 6]
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Artículo escrito por Kanchan_Ray y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA