TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo
La clase tf.Variable se utiliza para crear un nuevo tf.Tensor mutable y se proporciona con un valor de asignación que copia el tf.Tensor a esta nueva variable que contiene la misma forma y tipo.
La clase tf.Variable extiende la clase tf.Tensor.
Sintaxis:
tensorflow.Variable(initialTensor)
Parámetros:
- initialTensor: Es el tensor inicial que se le asigna al objeto de clase Variable.
Valor devuelto: No devuelve nada (es decir, vacío).
Ejemplo 1: este ejemplo solo usa el valor inicial para crear el objeto tf.Variable. No se pasan parámetros opcionales.
Javascript
// Defining tf.Tensor object for initial value initialValue = tf.tensor([[1, 2, 3]]) // Defining tf.Variable object const x = new tf.Variable(initialValue); // Checking variables dtype console.log("dtype:", x.dtype) // Checking variable shape console.log("shape:", x.shape) // Printing the tf.Variable object x.print()
Producción:
dtype: float32 shape: 1,3 Tensor [[1, 2, 3],]
Ejemplo 2: este ejemplo usa parámetros opcionales junto con el valor inicial para crear un objeto Variable.
Javascript
// Defining tf.Tensor object for initial value initialValue = tf.tensor([[1, 2, 3]]) // Defining tf.Variable object const x = new tf.Variable(initialValue, false, 'example_varaible', 'int32'); // Checking if variable is trainable console.log("Is trainable:", x.trainable) // Checking variables dtype console.log("dtype:", x.dtype) // Checking variable shape console.log("shape:", x.shape) // Checking variable name console.log("Name:", x.name) // Printing the tf.Variable object x.print()
Producción:
Is trainable: false dtype: int32 shape: 1,3 Name: example_varaible Tensor [[1, 2, 3],]
Ejemplo 3: Este ejemplo crea un objeto tf.Variable usando el valor inicial y luego agrega nuevamente el valor inicial a la Variable.
Javascript
// Defining tf.Tensor object for initial value initialValue = tf.tensor([[1, 2, 3]]) // Defining tf.Variable object const x = new tf.Variable(initialValue); // Printing the tf.Variable object x.print() // Adding initial value Tensor to Variable result = x.add(initialValue) // Printing result result.print()
Producción:
Tensor [[1, 2, 3],] Tensor [[2, 4, 6],]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por aman neekhara y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA