Tensorflow.js tf.initializers.ones()用法及代码示例

Tensorflow.js是一个非常著名的机器学习库，用于使用JavaScript开发机器学习模型。使用该库的主要目的是直接从浏览器或在Node.js中运行和部署机器学习模型。 Tensorflow.js是一个开源的hardware-accelerated JavaScript库。在本文中，我们将讨论Tensorflow.js中的tf.ones()函数。

tf.ones()创建一个将所有元​​素设置为1的张量，或者使用值1初始化张量。

用法:

tf.ones (shape, dtype)

参数：

• Shape：这代表结果数组的形状。形状是一个整数数组，代表许多行和列。
• dtype：这些是返回结果的值的类型。类型的默认值为float。它可以是int32，complex64，bool，string或float32。

返回类型：

此方法返回形状为order(row * column)且类型为1的dtype类型的张量。

范例1：在这个例子中，我们将创建一个阶数为3 * 4的张量，并在其上应用tf.ones()。

//import tensorflow.js
const tf=require("@tensorflow/tfjs")
//use tf.ones()
var GFG=tf.ones([3, 4]);
  
//print tensor
GFG.print()

输出：

Tensor
   [[1, 1, 1, 1],
    [1, 1, 1, 1],
    [1, 1, 1, 1]]

范例2：在此示例中，我们将通过在形状数组中提供单个元素来创建数量级为1×4的张量。

//import tensorflow.js
const tf=require("@tensorflow/tfjs")
  
//create tensor of shape 1*4
var GFG=tf.ones([3]);
  
//print tensor
GFG.print()

输出：

Tensor
   [1, 1, 1]

范例3：tf.ones()具有不同的dtype。

//import tensorflow.js
const tf=require("@tensorflow/tfjs")
  
// create tensor with default dtype as float32
tf.ones([3, 3]).print();
  
// create tensor with complex values
tf.ones([3, 3],'complex64').print();
  
// create tensor with boolean values by default all
// values true because intialization by ones
tf.ones([3, 3],'bool').print();
  
//create tensor with integer values
tf.ones([3, 3],'int32').print();

输出：

Tensor
   [[1, 1, 1],
    [1, 1, 1],
    [1, 1, 1]]
Tensor
   [[1 + 0j, 1 + 0j, 1 + 0j],
    [1 + 0j, 1 + 0j, 1 + 0j],
    [1 + 0j, 1 + 0j, 1 + 0j]]
Tensor
   [[true, true, true],
    [true, true, true],
    [true, true, true]]
Tensor
   [[1, 1, 1],
    [1, 1, 1],
    [1, 1, 1]]

参考：https://js.tensorflow.org/api/latest/#initializers.ones