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 .dispose() se usa para liberar la memoria que utilizan los tensores de peso y el administrador de recursos.
Sintaxis:
dispose()
Parámetros:
Este método no contiene ningún parámetro.
Valor devuelto: Devuelve nulo.
Ejemplo 1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Defining tensor input elements const model_Url = 'https://storage.googleapis.com/tfjs-models/savedmodel/mobilenet_v2_1.0_224/model.json'; // Calling the loadGraphModel() method const mymodel = await tf.loadGraphModel(model_Url); // Calling dispose() method mymodel.dispose(); // Printing output console.log('Model Disposed.');
Producción:
Model Disposed.
Ejemplo 2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Defining tensor input elements const model_Url = 'https://storage.googleapis.com/tfjs-models/savedmodel/mobilenet_v2_1.0_224/model.json'; // Calling the loadGraphModel() method const mymodel = await tf.loadGraphModel(model_Url); // Defining inputs const inputs = tf.zeros([1, 224, 224, 3]); // Calling dispose() method mymodel.dispose(); // Calling execute() method and // Printing output mymodel.execute(inputs).print();
Producción:
An error occurred Cannot read property 'backend' of undefined
Aquí, ocurrió un error y la salida no se imprime porque el modelo indicado ya está desechado. Por lo tanto, el método execute() no puede devolver ningún resultado.
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#tf.GraphModel.dispose
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por nidhi1352singh y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA