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。
.tensor5d()函数用于创建具有参数(即值,形状和数据类型)的新5维张量。
句法:
tf.tensor5d(value, shape?, dataType?)
参数:
- 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。返回的张量将始终为5维。
注意:也可以使用tf.tensor()函数来实现5d张量函数,但是使用tf.tensor5d()可以使代码易于理解和读取。
范例1:在这里,我们正在创建5d张量并进行打印。为了创建5d张量,我们使用.tensor5d()函数,并使用.print()函数打印张量。在这里,我们将5d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.tensor5d([[[
[[1, 3], [2, 8]],
[[3, 9], [4, 2]]
]]]);
// Print the tensor
example1.print()
输出:
Tensor [[[[[1, 3], [2, 8]], [[3, 9], [4, 2]]]]]
范例2:
在上面的示例中,我们在传递平面数组并指定张量的shape参数的位置创建张量。在这里,我们将看到shape参数的用法。
Javascript
// Import the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
// Define the value of the tensor
var value = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12];
// Specify the shape of the tensor
var shape = [1, 2, 6, 1, 1];
// Create the tensor
let example2 = tf.tensor5d(value, shape);
// Print the tensor
example2.print();
输出:
Tensor [[[ [[1 ],], [[2 ],], [[3 ],], [[4 ],], [[5 ],], [[6 ],]], [ [[7 ],], [[8 ],], [[9 ],], [[10],], [[11],], [[12],]]]]
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
var value = ["C", "C++", "Java", "Python",
"PHP", "JS", "SQL", "React"];
// Specify the shape of the tensor
var shape = [1, 2, 4, 1,1 ];
// Create the tensor
var example3 = tf.tensor5d(value, shape);
// Print the tensor
example3.print();
输出:
Tensor [[[ [['C' ],], [['C++' ],], [['Java' ],], [['Python'],]], [ [['PHP' ],], [['JS' ],], [['SQL' ],], [['React' ],]]]]
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注:本文由纯净天空筛选整理自gfgking大神的英文原创作品 Tensorflow.js tf.tensor5d() 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。