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 tf.where() se usa para devolver los elementos, ya sea del primer tensor o del segundo tensor, según la condición especificada. Si la condición dada es verdadera, selecciona del primer tensor; de lo contrario, selecciona del segundo tensor.
Sintaxis:
tf.where (condition, a, b)
Parámetros: Esta función acepta tres parámetros que se ilustran a continuación:
- condición: la condición de entrada que debe tener un tipo de datos booleano.
- a: El primer tensor de entrada con dimensión igual al tamaño de la condición.
- b: El segundo tensor de entrada con forma compatible con “a”. Debe tener el mismo tipo de datos que «a».
Valor devuelto: Devuelve el tensor de elementos, ya sea de primer tensor o segundo tensor dependiendo de la condición especificada.
Ejemplo 1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Initializing a tensor of conditions const cond = tf.tensor1d([true, false, true, false], 'bool'); // Initializing two tensors const a = tf.tensor1d([-2 , 4, -6, 8]); const b = tf.tensor1d([2, -4, 6, -8]); // Calling the .where() function a.where(cond, b).print();
Producción:
Tensor [-2, -4, -6, -8]
Ejemplo 2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Using a tensor of condition along with two tensors of // same datatype values as the parameters of the .where() function tf.tensor1d([10, 20, 30, 40]). where(tf.tensor1d([true, false, true, false], 'bool'), tf.tensor1d([100, 200, 300, 400])).print();
Producción:
Tensor [10, 200, 30, 400]
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/1.0.0/#where
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Kanchan_Ray y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA