Función Tensorflow.js tf.stridedSlice()

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 .stridedSlice() se usa para extraer una sección con zancadas del tensor de entrada indicado.

Nota: < Esta función se utiliza para extraer un segmento de la longitud de zancada indicada del tensor de entrada indicado. Comenzando en la posición dada por begin , el corte continúa agregando el paso al índice indicado antes de que todas las medidas sean mayores que end . Además, una zancada también puede ser negativa, lo que conduce a un corte inverso.

Sintaxis:

tf.stridedSlice(x, begin, end, strides?, beginMask?, endMask?, 
ellipsisMask?, newAxisMask?, shrinkAxisMask?)

Parámetros:  

• x: El tensor indicado para zancada rebanada. Puede ser de tipo tf.Tensor, TypedArray o Array.
• comenzar: Las coordenadas indicadas desde donde se iniciará el corte. Es de tipo número[].
• final: las coordenadas indicadas en las que se terminará el segmento. Es de tipo número[].
• zancadas: La longitud indicada de la rebanada. Es opcional y es de tipo número[].
• beginMask: Es un parámetro opcional que es de tipo número. En caso de que se fije el i-ésimo bit de beginMask, entonces begin[i] se pasa por alto y, por el contrario, se utiliza el mayor rango posible en dicha dimensión.
• endMask: Es un parámetro opcional que es de tipo número. En caso de que se fije el i-ésimo bit de endMask, se pasa por alto end[i] y, por el contrario, se utiliza el mayor rango posible en dicha dimensión.
• puntos suspensivosMask: Es un parámetro opcional de tipo número.
• newAxisMask: Es un parámetro opcional de tipo número.
• ShrinkAxisMask: la máscara de bits indicada donde el bit i indica que la i-ésima designación debe reducir la capacidad. El comienzo y el final deben indicar una porción de longitud uno en el tamaño. Es opcional y es de tipo número.

Valor devuelto: Devuelve tf.Tensor.

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining tensor input
const tn = tf.tensor3d([5, 5, 5 ,7, 7, 7, 13, 
    13, 13, 14, 14, 14, 1, 1, 1, 2, 2, 2],
    [3, 3, 2]);
  
// Calling stridedSlice() method and 
// Printing output
tn.stridedSlice([5, 0, 5], [7, 5, 7], [2, 2, 2]).print();

Producción:

Tensor
    [[[1],
      [2]]]

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining tensor input
const tn = tf.tensor3d([5, 5, 5 ,7, 7, 7, 13, 
    13, 13, 14, 14, 14, 1, 1, 1, 2, 2, 2],
    [3, 3, 2]);
  
// Defining all the parameters
const x = [-5, 5, 7];
const begin = [-7, 13, 14];
const end = [-7, 13, 13];
const strides = [1];
const beginMask = 2;
const endMask = 0;
const ellipsisMask = 2;
const shrinkAxisMask = 15;
  
// Calling stridedSlice() method and 
// Printing output
tn.stridedSlice(x, begin, end, strides, beginMask,
     endMask, ellipsisMask, shrinkAxisMask).print();

Producción:

Tensor
    2

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