TensorFlow.js handleiding
Wat is TensorFlow.js?
'n Gewilde JavaScript - biblioteek vir Masjienleer .
Laat ons masjienleermodelle in die blaaier oplei en ontplooi .
Laat ons masjienleerfunksies by enige webtoepassing voeg .
Gebruik TensorFlow
Om TensorFlow.js te gebruik, voeg die volgende skripmerker by jou HTML-lêer(s):
Voorbeeld
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/[email protected]/dist/tf.min.js"></script>
Om seker te maak jy gebruik altyd die nuutste weergawe, gebruik hierdie:
Voorbeeld 2
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
TensorFlow is ontwikkel deur die Google- breinspan vir interne Google-gebruik, maar is in 2015 as oop sagteware vrygestel.
In Januarie 2019 het Google-ontwikkelaars TensorFlow.js vrygestel, die JavaScript-implementering van TensorFlow.
Tensorflow.js is ontwerp om dieselfde kenmerke te verskaf as die oorspronklike TensorFlow-biblioteek wat in Python geskryf is.
Tensors
TensorFlow.js is 'n JavaScript -biblioteek om Tensors te definieer en te bedryf .
'n Tensor is baie dieselfde as 'n multidimensionele skikking.
'n Tensor bevat numeriese waardes in 'n (een of meer) dimensionele vorm.
'n Tensor het die volgende hoofeienskappe:
| Eiendom | Beskrywing |
|---|---|
| dtipe | Die tipe data |
| rang | Die aantal afmetings |
| vorm | Die grootte van elke dimensie |
Die skep van 'n tensor
'n Tensor kan uit enige N-dimensionele skikking geskep word :
Voorbeeld 1
const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]);
Voorbeeld 2
const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]);
Tensor vorm
'n Tensor kan ook geskep word uit 'n skikking en 'n vormparameter :
Voorbeeld 1
const shape = [2, 2];
const tensorA = tf.tensor([1, 2, 3, 4], shape);
Voorbeeld 2
const tensorA = tf.tensor([1, 2, 3, 4], [2, 2]);
Voorbeeld 3
const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]], [2, 2]);
Tensor datatipes
'n Tensor kan die volgende datatipes hê:
- bool
- int32
- float32 (verstek)
- kompleks64
- string
Wanneer jy 'n tensor skep, kan jy die datatipe as die derde parameter spesifiseer:
Voorbeeld
const tensorA = tf.tensor([1, 2, 3, 4], [2, 2], "int32");
/*
Results:
tensorA.rank = 2
tensorA.shape = 2,2
tensorA.dtype = int32
*/
Haal tensorwaardes op
Jy kan die data agter 'n tensor kry deur tensor.data() te gebruik :
Voorbeeld
const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]);
tensorA.data().then(data => display(data));
// Result: 1,2,3,4
function display(data) {
document.getElementById("demo").innerHTML = data;
}
Jy kan die skikking agter 'n tensor kry deur tensor.array() te gebruik :
Voorbeeld
const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]);
tensorA.array().then(array => display(array[0]));
// Result: 1,2
function display(data) {
document.getElementById("demo").innerHTML = data;
}