Tensorflow.js tf.buffer()用法及代码示例

Tensorflow.js是Google开发的开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型和深度学习神经网络。

tf.buffer()函数用于为指定的数据类型和形状创建一个空的Tensor缓冲区。使用buffer.set()函数在创建的缓冲区中设置值。

用法:

tf.buffer (shape, dtype, values)

参数：此函数接受三个参数，如下所示：

shape:整数数组，定义输出张量的形状。
dtype:创建的缓冲区的数据类型。默认值为‘float32’。此参数是可选的。
values:创建的缓冲区的值。默认值为零。此参数是可选的。

返回值：此函数仅创建缓冲区，因此不返回任何值。

范例1：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Creating a buffer of [2, 2] shape
const buffer = tf.buffer([2, 2]);
  
// Getting the created buffer in the
// form of Tensor of zeros values 
// as no values are set in the buffer
buffer.toTensor().print();

输出：

Tensor
   [[0, 0],
    [0, 0]]

范例2：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Creating a buffer of [3, 3] shape 
const buffer = tf.buffer([3, 3]);
  
// Setting values in the created buffer
// at particular indices
buffer.set(10, 2, 0);
buffer.set(15, 0, 1);
buffer.set(20, 1, 2);
  
// Getting the buffer in the form of Tensor
// along with the set values
buffer.toTensor().print();

输出：

Tensor
   [[0 , 15, 0 ],
    [0 , 0 , 20],
    [10, 0 , 0 ]]

参考：https://js.tensorflow.org/api/latest/#buffer

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注：本文由纯净天空筛选整理自Kanchan_Ray大神的英文原创作品 Tensorflow.js tf.buffer() Function。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。