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.divNoNan()函数用于按元素划分两个张量,如果分母为0,则返回0。它支持广播。
用法:
tf.divNoNan (a, b)
参数:此函数接受两个参数,如下所示:
- a:第一个输入张量作为分子。
- b:第二个输入张量作为分母。它应该具有与“a”相同的数据类型。
返回值:它为a /b的结果返回一个Tensor,其中a是第一个Tensor,b是第二个Tensor。如果分母为0,则返回0。
范例1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
// Initializing some Tensors
const a = tf.tensor1d([2, 5, 7, 10]);
const b = tf.tensor1d([1, 3, 2, 6]);
const c = tf.tensor1d([0, 0, 0, 0]);
// Calling the .divNoNan() function
// over the above Tensors as its parameters
a.divNoNan(b).print();
a.divNoNan(c).print();
输出:
Tensor [2, 1.6666665, 3.5, 1.6666665] Tensor [0, 0, 0, 0]
范例2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
// Broadcasting div a with b and c
const a = tf.tensor1d([3, 6, 11, 17]);
const b = tf.scalar(2);
const c = tf.scalar(0);
// Calling the .divNoNan() function
// over the above Tensors as its parameters
a.divNoNan(b).print();
a.divNoNan(c).print();
输出:
Tensor [1.5, 3, 5.5, 8.5] Tensor [0, 0, 0, 0]
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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.divNoNan() 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。