Función Tensorflow.js tf.tensor2d()

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 .tensor2d() se usa para crear un nuevo tensor bidimensional con el parámetro a saber , valor , forma y tipo de datos .

Sintaxis:

tf.tensor2d (value, shape, datatype)

Parámetros:  

• valor: el valor del tensor que puede ser una array anidada de números, una array plana o una TypedArray .
• forma: Toma la forma del tensor. El tensor inferirá su forma a partir del valor si no se proporciona. Es un parámetro opcional.
• tipo de datos: puede ser un valor ‘float32’ o ‘int32’ o ‘bool’ o ‘complex64’ o ‘string’ . Es un parámetro opcional.

Valor devuelto: Devuelve el tensor del mismo tipo de dato. El tensor devuelto siempre será bidimensional.

Nota: La funcionalidad del tensor 2d también se puede lograr usando la función tf.tensor() , pero usar tf.tensor2d() hace que el código sea fácilmente comprensible y legible.

Ejemplo 1: En este ejemplo, estamos creando un tensor 2D e imprimiéndolo. Para crear un tensor 2D estamos usando la función .tensor2d() , y usamos la función .print( ) para imprimir el tensor. Aquí, pasaremos la array 2D (es decir, array anidada) al parámetro de valor.

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
  
// Create the tensor
let example1 = tf.tensor2d([ [ 1, 2, 3 ], [ 4, 5, 6 ] ]);
  
// Print the tensor
example1.print()

Producción:

Tensor
    [[1, 2, 3],
     [4, 5, 6]]

Ejemplo 2: En este ejemplo, estamos creando el tensor donde estamos pasando la array plana y especificando el parámetro de forma del tensor. Veremos el uso del parámetro de forma aquí.

// Import the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
    
// Define the value of the tensor
const value = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8];
  
// Specify the shape of the tensor
const shape = [2, 4];
  
// Create the tensor
let example2 = tf.tensor2d(value, shape);
  
// Print the tensor
example2.print();

Producción:

Tensor
    [[1, 2, 3, 4],
     [5, 6, 7, 8]]

En el ejemplo anterior, hemos creado un tensor de 2 x 4 dimensiones.

Ejemplo 3: En este ejemplo, crearemos un tensor especificando el valor , la forma y el tipo de datos . Crearemos el tensor donde todos los valores son de tipo string .

// Import the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
  
// Define the value of the tensor
const value = ["C", "C++", "Java", "Python",
               "PHP", "JS", "SQL", "React"];
  
// Specify the shape of the tensor
const shape = [2, 4];
  
// Specify the datatype of value of the tensor
const datatype = "string";
  
// Create the tensor
let example3 = tf.tensor2d(value, shape, datatype);
  
// Print the tensor
example3.print();

Producción:

Tensor
    [['C'  , 'C++', 'Java', 'Python'],
     ['PHP', 'JS' , 'SQL' , 'React' ]]

En el ejemplo anterior, los valores impresos del tensor son del tipo de datos de string .

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#tensor2d