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 .train.sgd() se usa para construir un tf.SGDOptimizer que utiliza un descenso de gradiente estocástico.
Sintaxis:
tf.train.sgd(learningRate)
Parámetros:
- learningRate: la tasa de aprendizaje establecida que se utiliza a favor del algoritmo SGD. Es de tipo número.
Valor devuelto: Devuelve tf.SGDOptimizer.
Ejemplo 1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Declaring learningRate const learning_rate = 0.02; // Calling train.sgd() method const res = tf.train.sgd(learning_rate); // Printing output console.log(res);
Producción:
{ "learningRate": 0.02, "c": { "kept": true, "isDisposedInternal": false, "shape": [], "dtype": "float32", "size": 1, "strides": [], "dataId": { "id": 1298 }, "id": 1192, "rankType": "0", "scopeId": 1251 } }
Ejemplo 2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Calling train.sgd() and sin() method console.log(JSON.stringify(tf.train.sgd(tf.sin(45))));
Producción:
{"learningRate":{"kept":false,"isDisposedInternal":false,"shape":[], "dtype":"float32","size":1,"strides":[],"dataId":{"id":1316},"id":1207, "rankType":"0","scopeId":1269},"c":{"kept":true,"isDisposedInternal":false, "shape":[],"dtype":"float32","size":1,"strides":[],"dataId":{"id":1318}, "id":1208,"rankType":"0","scopeId":1269}}
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#train.sgd
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por nidhi1352singh y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA