TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo.
l2_normalize() se usa para normalizar un tensor a lo largo del eje usando la norma L2.
Sintaxis: tensorflow.math.l2_normalize( x, eje, épsilon, nombre)
Parámetros:
- x: Es el tensor de entrada.
- eje: Define la dimensión a lo largo de la cual se normalizará el tensor.
- epsilon: Define el valor límite inferior para la norma. El valor predeterminado es 1e-12. Utiliza sqrt(epsilon) como divisor si norm<sqrt(divisor).
- nombre: un parámetro opcional que define el nombre de la operación.
Devoluciones:
Devuelve un tensor de la misma forma que x.
Ejemplo 1:
Python3
# Importing the library import tensorflow as tf # Initializing the input tensor a = tf.constant([7, 8, 13, 11], dtype = tf.float64) # Printing the input tensor print('a: ', a) # Calculating the result res = tf.math.l2_normalize(a) # Printing the result print('Result: ', res)
Producción:
a: tf.Tensor([ 7. 8. 13. 11.], shape=(4, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([0.34869484 0.39850839 0.64757613 0.54794903], shape=(4, ), dtype=float64)
Ejemplo 2: Este ejemplo usa tensor 2-D.
Python3
# Importing the library import tensorflow as tf # Initializing the input tensor a = tf.constant([[7, 8], [13, 11]], dtype = tf.float64) # Printing the input tensor print('a: ', a) # Calculating the result res = tf.math.l2_normalize(x = a, axis = 1) # Printing the result print('Result: ', res)
Producción:
a: tf.Tensor( [[ 7. 8.] [13. 11.]], shape=(2, 2), dtype=float64) Result: tf.Tensor( [[0.65850461 0.75257669] [0.76338629 0.64594224]], shape=(2, 2), dtype=float64)
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por aman neekhara y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA