Tensorflow.js tf.denseBincount()用法及代碼示例

Tensorflow.js 是Google開發的開源工具包，用於在瀏覽器或節點平台上執行機器學習模型和深度學習神經網絡。它還使開發人員能夠在 JavaScript 中創建機器學習模型，並直接在瀏覽器中或通過 Node.js 使用它們。

tf.denseBincount()函數用於構造指定大小和數據類型的張量。與輸入張量中索引號的索引相對應的給定權重張量的索引處的數字之和將是張量的值。

用法:

tf.denseBincount (x, weights, size, binaryOutput?)

參數：

x:這是輸入張量。它可以是一維或二維張量。
weights:它是權重張量，必須與 x 具有相同的形式，或者它必須是長度為 0 的張量，在這種情況下，它的作用就好像所有權重都等於 1。
size:輸出張量的大小。
binaryOutput: 這是可選的。它用於指定內核是否應該計算出現次數或出現次數。 False 是默認值。

返回：tf.Tensor1D 或 tf.Tensor2D

示例 1：

Javascript


import * as tf from "@tensorflow/tfjs"; 
  
const x = tf.tensor([7, 10, 3, 6, 8, 6, 4,  
    10, 5, 9, 2, 5, 9, 6, 1, 4, 10, 5,],  
    [1, 18], 'int32'); 
      
const weight = []; 
const size = 11; 
const out = tf.denseBincount(x, weight, size); 
console.log(out.print());

輸出：

Tensor
     [[0, 1, 1, 1, 2, 3, 3, 1, 1, 2, 3],]

示例 2：

Javascript


import * as tf from "@tensorflow/tfjs"; 
  
const x = tf.tensor([1, 2, 9, 6, 5, 4,  
    7, 4, 7, 4, 3], [1, 11], 'int32'); 
const weight = [0, 2, 5, 8, 9, 3, 5, 5, 3, 8, 2]; 
const size = 10; 
const out = tf.denseBincount(x, weight, size); 
console.log(out.print());

輸出：

Tensor
   [[0, 0, 2, 2, 16, 9, 8, 8, 0, 5],]

參考：https://js.tensorflow.org/api/latest/#denseBincount

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注：本文由純淨天空篩選整理自aayushmohansinha大神的英文原創作品 Tensorflow.js tf.denseBincount() 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。