Tensorflow.js tf.moments()用法及代碼示例

tf.moments() 用於計算作為函數參數傳遞的張量的均值和方差。均值和方差是通過在參數中傳遞的軸上聚合張量的內容來計算的。

用法:

tf.moments(tensor, axis, keepdims)

參數：該方法接受以下三個參數：

tensor:它用於表示需要計算均值和方差的張量(向量)。
axis:表示需要計算均值和方差的軸的整數向量。
keepdims:保持維度是一個布爾變量，表示產生的矩是否與輸入張量具有相同的維度。

返回值：它返回兩個 Tensor 對象，即計算的均值和方差。

範例1：在這個例子中，我們將計算一維張量的真實均值和方差。

Javascript


// Creating 1-D Tensor
const tensor = tf.tensor1d([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]);
  
// Calculating mean and Variance using tf.moments()
const value = tf.moments(tensor,[0]);
  
// Printing mean and variance
console.log("Mean:",value.mean,"\nVariance:",value.variance);

輸出：

Mean: Tensor
    5 
Variance: Tensor
    6.666666507720947

範例2：在這個例子中，我們將計算二維張量的均值和方差的浮點值。

Javascript


// Creating 2-D Tensor
tensor = tf.tensor2d([[1,2,4],[3,7,4],[7,5,1]])
  
// Calculating mean and Variance using tf.moments()
value = tf.moments(tensor,axes=[0])
  
// Printing mean and variance
console.log("Mean:",value.mean,"\nVariance:",value.variance);

輸出：

Mean: Tensor
    [3.6666667, 4.666667, 3] 
Variance: Tensor
    [6.2222228, 4.2222223, 2]

範例3：在上麵的例子中，均值和方差是跨軸 [0] 計算的，即 [(1+3+7)/3, (2+7+5)/3, (4+4+1)/3], In在這個例子中，我們將參數軸設置為 [1]。

Javascript


// Creating 1-D Tensor
tensor = tf.tensor2d([[3,2,4],[3,7,4],[7,5,1]]);
  
// Calculating mean and Variance using tf.moments() acorss axis=[1]
value = tf.moments(tensor,axes=[1])
  
// Printing mean and variance
console.log("Mean:",value.mean,"\nVariance:",value.variance);

輸出：平均值計算為 [(3+2+4)/3 ,(3+7+4)/3 ,(7+5+1)/3]

Mean: Tensor
    [3, 4.666667, 4.3333335] 
Variance: Tensor
    [0.6666667, 2.8888888, 6.2222228]

範例4：在此示例中，我們將通過更改軸 = [0,1] 來計算完整向量的均值和方差。

Javascript


// Creating 2-D Tensor
tensor = tf.tensor2d([[3,2,4],[3,7,4],[7,5,1]])
  
// Calculating mean and Variance using tf.moments()
value = tf.moments(tensor,[0,1])
  
// Printing mean and variance
console.log("Mean:",value.mean,"\nVariance:",value.variance);

輸出：

Mean: Tensor
    4 
Variance: Tensor
    3.777777910232544

注意：計算均值和方差是張量的歸一化。 tf.moments() 在 JavaScript 中可以正常工作，但如果我們在 python 中導入 TensorFlow 模塊，我們將使用 tf.nn.moments() 來執行相同的操作。

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注：本文由純淨天空篩選整理自harshshukla5大神的英文原創作品 Tensorflow.js tf.moments() 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。