Tensorflow.js tf.Variable用法及代碼示例

TensorFlow 是 Google 設計的開源 Python 庫，用於在瀏覽器或節點環境中開發機器學習模型和深度學習神經網絡。

tf.Variable 類用於創建一個新的可變 tf.Tensor，並提供一個賦值，該賦值將 tf.Tensor 複製到包含相同形狀和 dtype 的新變量。

tf.Variable 類擴展了 tf.Tensor 類。

用法:

tensorflow.Variable(initialTensor)

參數：

initialTensor:它是分配給 Variable 類對象的初始張量。

返回值：它不返回任何內容(即無效)。

示例 1：本示例僅使用初始值來創建 tf.Variable 對象。沒有傳遞可選參數。

Javascript


// Defining tf.Tensor object for initial value
initialValue = tf.tensor([[1, 2, 3]])
// Defining tf.Variable object 
const x = new tf.Variable(initialValue);
// Checking variables dtype
console.log("dtype:", x.dtype)
// Checking variable shape
console.log("shape:", x.shape)
// Printing the tf.Variable object
x.print()

輸出：

dtype: float32
shape: 1,3
Tensor
     [[1, 2, 3],]

示例 2：此示例使用可選參數以及初始值來創建 Variable 對象。

Javascript


// Defining tf.Tensor object for initial value
initialValue = tf.tensor([[1, 2, 3]])
// Defining tf.Variable object 
const x = new tf.Variable(initialValue,
    false, 'example_variable', 'int32');
// Checking if variable is trainable
console.log("Is trainable:", x.trainable)
// Checking variables dtype
console.log("dtype:", x.dtype)
// Checking variable shape
console.log("shape:", x.shape)
// Checking variable name
console.log("Name:", x.name)
// Printing the tf.Variable object
x.print()

輸出：

Is trainable: false
dtype: int32
shape: 1,3
Name: example_variable
Tensor
     [[1, 2, 3],]

示例 3：此示例使用初始值創建一個 tf.Variable 對象，然後再次將初始值添加到變量中。

Javascript


// Defining tf.Tensor object for initial value
initialValue = tf.tensor([[1, 2, 3]])
// Defining tf.Variable object 
const x = new tf.Variable(initialValue);
// Printing the tf.Variable object
x.print()
// Adding initial value Tensor to Variable
result = x.add(initialValue)
// Printing result
result.print()

輸出：

Tensor
     [[1, 2, 3],]
Tensor
     [[2, 4, 6],]

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自aman neekhara大神的英文原創作品 Tensorflow.js tf.Variable class。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。