Tensorflow.js是Google開發的開源庫,用於在瀏覽器或節點環境中運行機器學習模型和深度學習神經網絡。
tf.buffer()函數用於為指定的數據類型和形狀創建一個空的Tensor緩衝區。使用buffer.set()函數在創建的緩衝區中設置值。
用法:
tf.buffer (shape, dtype, values)
參數:此函數接受三個參數,如下所示:
- shape:整數數組,定義輸出張量的形狀。
- dtype:創建的緩衝區的數據類型。默認值為‘float32’。此參數是可選的。
- values:創建的緩衝區的值。默認值為零。此參數是可選的。
返回值:此函數僅創建緩衝區,因此不返回任何值。
範例1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
// Creating a buffer of [2, 2] shape
const buffer = tf.buffer([2, 2]);
// Getting the created buffer in the
// form of Tensor of zeros values
// as no values are set in the buffer
buffer.toTensor().print();
輸出:
Tensor [[0, 0], [0, 0]]
範例2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
// Creating a buffer of [3, 3] shape
const buffer = tf.buffer([3, 3]);
// Setting values in the created buffer
// at particular indices
buffer.set(10, 2, 0);
buffer.set(15, 0, 1);
buffer.set(20, 1, 2);
// Getting the buffer in the form of Tensor
// along with the set values
buffer.toTensor().print();
輸出:
Tensor [[0 , 15, 0 ], [0 , 0 , 20], [10, 0 , 0 ]]
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注:本文由純淨天空篩選整理自Kanchan_Ray大神的英文原創作品 Tensorflow.js tf.buffer() Function。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。