Tensorflow.js tf.randomUniform()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.randomUniform()函数用于创建tf.Tensor，其值从均匀分布中采样。

用法:

tf.randomUniform (shape, minval, maxval, dtype, seed)

参数：该函数接受五个参数，如下所示：

shape:定义输出张量形状的整数数组。
minval:它是一个可选参数。均匀分布范围的下限。默认值为0。
maxval:这也是一个可选参数。它是稳定分布范围的上限。它不包括在范围内。预设值是1。
dtype:输出的数据类型。可能的数据类型的值为‘float32’，‘int32’，'‘bool’，‘complex64’，‘string’。这也是一个可选参数。默认值为‘float32’
seed:它是一个可选参数。随机数生成器的种子。

返回：它返回tf.Tensor。

范例1：

Javascript


// Importting the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Creating the tensor with values sampled
// from a uniform distribution
const x=tf.randomUniform([5]);
  
// Printing the tensor
x.print();

输出：

Tensor
    [0.0008758, 0.3491586, 0.3466536, 0.9614096, 0.7892056]

范例2：

Javascript


// Importting the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Creating the tensor with values sampled
// from a normal distribution
const x=tf.randomUniform([2, 2]);
  
// Printing the tensor
x.print();

输出：

Tensor
    [[0.7312108, 0.5003704],
    [0.8552292, 0.082417 ]]

范例3：

Javascript


// Importting the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Creating the tensor with values sampled
// from a normal distribution
const x=tf.randomUniform([5], 10, 15, 'int32', 0);
  
// Printing the tensor
x.print();

输出：

Tensor
    [12, 14, 10, 13, 12]

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

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