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 .tensor4d() se utiliza para crear un nuevo tensor de 4 dimensiones con los parámetros valor , forma y tipo de datos .
Sintaxis:
tf.tensor4d(value, shape, dataType)
Parámetros: Esta función acepta los siguientes tres parámetros.
- value : 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 de 4 dimensiones.
Nota : La funcionalidad del tensor 4d también se puede lograr usando la función tf.tensor() , pero usar tf.tensor4d() hace que el código sea fácilmente comprensible y legible.
Ejemplo 1: Aquí, estamos creando un tensor 4d e imprimiéndolo. Para crear un tensor 4d estamos usando la función .tensor4d() , y usamos la función .print( ) para imprimir el tensor. Aquí, pasaremos la array 4d (es decir, array anidada) al parámetro de valor.
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs"; // Create the tensor let example1 = tf.tensor4d([[ [[1, 3], [2, 8]], [[3, 9], [4, 2]] ]]); // Print the tensor example1.print()
Producción:
Tensor [[[[1 , 3], [20, 8]], [[3 , 9], [4 , 2]]]]
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.
Javascript
// 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 = [1, 2, 6, 1]; // Create the tensor let example2 = tf.tensor4d(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 1 x 2 x 6 x 1.
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.
Javascript
// 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 = [1, 2, 4, 1]; // Create the tensor let example3 = tf.tensor4d(value, shape); // Print the tensor example3.print();
Producción:
Tensor [[[['C' ], ['C++' ], ['Java' ], ['Python']], [['PHP' ], ['JS' ], ['SQL' ], ['React' ]]]]
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#tensor4d