Función Tensorflow.js tf.tensor5d()

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 .tensor5d() se usa para crear un nuevo tensor de 5 dimensiones con los parámetros valor , forma y tipo de datos .

Sintaxis:  

tf.tensor5d(value, shape?, dataType?)

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 5 dimensiones.

Nota: La funcionalidad del tensor 5d también se puede lograr usando la función tf.tensor() , pero usar tf.tensor5d() hace que el código sea fácilmente comprensible y legible.

Ejemplo 1: Aquí, estamos creando un tensor 5d e imprimiéndolo. Para crear un tensor 5d, usamos la función .tensor5d() y usamos la función .print() para imprimir el tensor. Aquí, pasaremos la array 5d (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.tensor5d([[[
    [[1, 3], [2, 8]], 
    [[3, 9], [4, 2]]
]]]);
  
// Print the tensor
example1.print()

Producción:

Tensor
    [[[[[1, 3],
        [2, 8]],

       [[3, 9],
        [4, 2]]]]]

Ejemplo 2:

En el ejemplo anterior, estamos creando el tensor donde estamos pasando la array plana y especificando el parámetro de forma del tensor. Aquí veremos el uso del parámetro de forma.

// Import the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Define the value of the tensor
var value = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12];
  
// Specify the shape of the tensor
var shape = [1, 2, 6, 1, 1];
  
// Create the tensor
let example2 = tf.tensor5d(value, shape);
  
// Print the tensor
example2.print();

Producción:

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

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

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
var value = ["C", "C++", "Java", "Python",
            "PHP", "JS", "SQL", "React"];
  
// Specify the shape of the tensor
var shape = [1, 2, 4, 1,1 ];
  
// Create the tensor
var example3 = tf.tensor5d(value, shape);
  
// Print the tensor
example3.print();

Producción: 

Tensor
    [[[ [['C'     ],],
        [['C++'   ],],
        [['Java'  ],],
        [['Python'],]],

      [ [['PHP'   ],],
        [['JS'    ],],
        [['SQL'   ],],
        [['React' ],]]]]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#tensor5d