TensorFlow.js 教程
张量
TensorFlow.js 是一个 JavaScript 库 定义和操作 张量。
张量与多维数组非常相似。
张量包含（一个或多个）维度形状的数值。
张量具有以下主要属性:
| 房产 | 描述 |
|---|---|
| dtype | 数据类型 |
| rank | 维数 |
| shape | 每个维度的大小 |
创建张量
可以从任何 N 维数组创建张量:
实例 1
const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]);
实例 2
const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]);
张量形状
张量也可以由 array 和 shape 参数创建:
实例1
const shape = [2, 2];
const tensorA = tf.tensor([1, 2, 3, 4], shape);
实例2
const tensorA = tf.tensor([1, 2, 3, 4], [2, 2]);
实例3
const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]], [2, 2]);
张量数据类型
张量可以有以下数据类型:
- bool
- int32
- float32 (default)
- complex64
- string
创建张量时，可以指定数据类型为第三个参数:
实例
const tensorA = tf.tensor([1, 2, 3, 4], [2, 2], "int32");
/*
Results:
tensorA.rank = 2
tensorA.shape = 2,2
tensorA.dtype = int32
*/
检索张量值
您可以使用 tensor.data() 获取张量背后的数据:
实例
const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]);
tensorA.data().then(data => display(data));
// 返回: 1,2,3,4
function display(data) {
document.getElementById("demo").innerHTML = data;
}
您可以使用 tensor.array() 获取张量后面的数组:
实例
const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]);
tensorA.array().then(array => display(array[0]));
// 返回: 1,2
function display(data) {
document.getElementById("demo").innerHTML = data;
}
