Tensorflow.js tf.moments()用法及代码示例

tf.moments() 用于计算作为函数参数传递的张量的均值和方差。均值和方差是通过在参数中传递的轴上聚合张量的内容来计算的。

用法:

tf.moments(tensor, axis, keepdims)

参数：该方法接受以下三个参数：

tensor:它用于表示需要计算均值和方差的张量(向量)。
axis:表示需要计算均值和方差的轴的整数向量。
keepdims:保持维度是一个布尔变量，表示产生的矩是否与输入张量具有相同的维度。

返回值：它返回两个 Tensor 对象，即计算的均值和方差。

范例1：在这个例子中，我们将计算一维张量的真实均值和方差。

Javascript


// Creating 1-D Tensor
const tensor = tf.tensor1d([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]);
  
// Calculating mean and Variance using tf.moments()
const value = tf.moments(tensor,[0]);
  
// Printing mean and variance
console.log("Mean:",value.mean,"\nVariance:",value.variance);

输出：

Mean: Tensor
    5 
Variance: Tensor
    6.666666507720947

范例2：在这个例子中，我们将计算二维张量的均值和方差的浮点值。

Javascript


// Creating 2-D Tensor
tensor = tf.tensor2d([[1,2,4],[3,7,4],[7,5,1]])
  
// Calculating mean and Variance using tf.moments()
value = tf.moments(tensor,axes=[0])
  
// Printing mean and variance
console.log("Mean:",value.mean,"\nVariance:",value.variance);

输出：

Mean: Tensor
    [3.6666667, 4.666667, 3] 
Variance: Tensor
    [6.2222228, 4.2222223, 2]

范例3：在上面的例子中，均值和方差是跨轴 [0] 计算的，即 [(1+3+7)/3, (2+7+5)/3, (4+4+1)/3], In在这个例子中，我们将参数轴设置为 [1]。

Javascript


// Creating 1-D Tensor
tensor = tf.tensor2d([[3,2,4],[3,7,4],[7,5,1]]);
  
// Calculating mean and Variance using tf.moments() acorss axis=[1]
value = tf.moments(tensor,axes=[1])
  
// Printing mean and variance
console.log("Mean:",value.mean,"\nVariance:",value.variance);

输出：平均值计算为 [(3+2+4)/3 ,(3+7+4)/3 ,(7+5+1)/3]

Mean: Tensor
    [3, 4.666667, 4.3333335] 
Variance: Tensor
    [0.6666667, 2.8888888, 6.2222228]

范例4：在此示例中，我们将通过更改轴 = [0,1] 来计算完整向量的均值和方差。

Javascript


// Creating 2-D Tensor
tensor = tf.tensor2d([[3,2,4],[3,7,4],[7,5,1]])
  
// Calculating mean and Variance using tf.moments()
value = tf.moments(tensor,[0,1])
  
// Printing mean and variance
console.log("Mean:",value.mean,"\nVariance:",value.variance);

输出：

Mean: Tensor
    4 
Variance: Tensor
    3.777777910232544

注意：计算均值和方差是张量的归一化。 tf.moments() 在 JavaScript 中可以正常工作，但如果我们在 python 中导入 TensorFlow 模块，我们将使用 tf.nn.moments() 来执行相同的操作。

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注：本文由纯净天空筛选整理自harshshukla5大神的英文原创作品 Tensorflow.js tf.moments() 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。