Función Tensorflow.js tf.tensor3d()

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 .tensor3d() se utiliza para crear un nuevo tensor tridimensional con los parámetros valor , forma y tipo de datos .

Sintaxis:

tf.tensor3d (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 tridimensional.

Nota: La funcionalidad del tensor 3D también se puede lograr usando la función tf.tensor() , pero usar tf.tensor3d() hace que el código sea fácilmente comprensible y legible.

Ejemplo 1:

Aquí, estamos creando un tensor 3d e imprimiéndolo. Para crear un tensor 3d estamos usando la función .tensor3d() , y usamos la función .print( ) para imprimir el tensor. Aquí, pasaremos la array 3d (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.tensor3d([
    [
        [1, 2],
        [3, 4],
    ],
    [
        [5, 6],
        [7, 8],
    ],
]);
  
// Print the tensor
example1.print()

Producción:

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

    [[5, 6],  
     [7, 8]]]

Ejemplo 2:

Aquí, 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, 9, 10, 11, 12];
  
// Specify the shape of the tensor
const shape = [2, 3, 2];
  
// Create the tensor
let example2 = tf.tensor3d(value, shape);
  
// Print the tensor
example2.print();

Producción:

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

     [[7 , 8 ],
      [9 , 10],
      [11, 12]]]

En el ejemplo anterior, hemos creado un tensor de dimensiones 2 x 3 x 2.

Ejemplo 3:

Aquí, 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, 2, 2];
  
// Create the tensor
let example3 = tf.tensor3d(value, shape);
  
// 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/#tensor3d