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。
.tensor3d()函数用于创建具有参数(即值,形状和数据类型)的新3维张量。
用法:
tf.tensor3d (value, shape, datatype)
Parameters:
- value:张量的值,它可以是数字的嵌套数组,平面数组或TypedArray。
- shape:它采用张量的形状。如果未提供张量,则张量将从其值推断其形状。它是一个可选参数。
- datatype:它可以是‘float32’或‘int32’或‘bool’或‘complex64’或‘string’值。它是一个可选参数。
返回值:它返回相同数据类型的张量。返回的张量将始终是3维的。
注意:也可以使用tf.tensor()函数来实现3d张量函数,但是使用tf.tensor3d()可以使代码易于理解和读取。
范例1:
在这里,我们正在创建3d张量并进行打印。为了创建3d张量,我们使用.tensor3d()函数,并使用.print()函数打印张量。在这里,我们会将3d数组(即嵌套数组)传递给value参数。
Javascript
// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
// Create the tensor
let example1 = tf.tensor3d([
[
[1, 2],
[3, 4],
],
[
[5, 6],
[7, 8],
],
]);
// Print the tensor
example1.print()
输出:
Tensor [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]
范例2:
在此示例中,我们在此处创建张量,并在其中传递平面数组并指定张量的shape参数。我们将在这里看到shape参数的用法。
Javascript
// Import the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
// Define the value of the tensor
const value = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12];
// Specify the shape of the tensor
const shape = [2, 3, 2];
// Create the tensor
let example2 = tf.tensor3d(value, shape);
// Print the tensor
example2.print();
输出:
Tensor [[[1 , 2 ], [3 , 4 ], [5 , 6 ]], [[7 , 8 ], [9 , 10], [11, 12]]]
在上面的示例中,我们创建了一个尺寸为2 x 3 x 2的张量。
范例3:
在这里,在此示例中,我们将通过指定值,形状和数据类型来创建张量。我们将创建张量,其中所有值均为字符串数据类型。
Javascript
// Import the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
// Define the value of the tensor
const value = ["C", "C++", "Java", "Python",
"PHP", "JS", "SQL", "React"];
// Specify the shape of the tensor
const shape = [2, 2, 2];
// Create the tensor
let example3 = tf.tensor3d(value, shape);
// Print the tensor
example3.print();
输出:
Tensor [[['C' , 'C++' ], ['Java', 'Python']], [['PHP' , 'JS' ], ['SQL' , 'React' ]]]
在上面的示例中,张量的打印值是字符串数据类型。
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注:本文由纯净天空筛选整理自girishthatte大神的英文原创作品 Tensorflow.js tf.tensor3d() 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。