tf.aggiungere()
tf.Aggiungi () in Tensorflow.JS viene utilizzato per aggiungere due tensori/scalari.
Scenario-1: lavorare con scalare
Scalare memorizzerà solo un valore. Ma comunque, restituisce un tensore.
Sintassi
tf.Aggiungi (Scalar1, Scalar2)Parametri
Scalar1 e scarato2 sono i tensori che possono assumere un solo valore come parametro.
Ritorno
Restituire la somma di due valori scalari.
Esempio
Crea due scalari e aggiungili usando TF.aggiungere().
Tensorflow.JS - TF.aggiungere()
Produzione:
Lavorando:
La somma di 30 e 70 è 100.
Scenario-2: lavorare con tensore
Un tensore può archiviare più valori; Può essere single o multidimensionale.
Sintassi
tf.Aggiungi (Tensor1, Tensor2)Parametri
Tensor1 e Tensor2 sono i tensori che possono assumere solo valori singoli o più come parametro.
Ritorno
Restituire la somma di due tensori rispetto a ciascun elemento.
Dobbiamo notare che il numero totale di elementi in entrambi i tensori deve essere uguale.
Esempio 1
Crea due tensori unidimensionali e aggiungili usando TF.aggiungere().
Tensorflow.JS - TF.aggiungere()
Produzione:
Lavorando:
[1+10,2+20,3+30,4+40,5+50] => [11, 22, 33, 44, 55].Esempio 2
Crea 2 tensori bidimensionali con 2 righe e 3 colonne e aggiungili usando TF.aggiungere().
Tensorflow.JS - TF.aggiungere()
Produzione:
Lavorando:
[[1+34,2+10,3+20], [4+30,5+40,6+50]] => [[35, 12, 23], [34, 45, 56]].Scenario-3: lavorare con tensore e scalare
Può essere possibile aggiungere ogni elemento in un tensore con uno scalare.
Sintassi:
tf.Aggiungi (tensore, scalare)
Esempio
Crea un tensore unidimensionale, uno scalare e aggiungili usando TF.aggiungere().
Tensorflow.JS - TF.aggiungere()
Produzione:
Lavorando:
[1+10, 2+10, 3+10, 4+10, 5+10, 6+10] => [11, 12, 13, 14, 15, 16].Conclusione
Quindi siamo arrivati alla fine della lezione. tf.Aggiungi () in Tensorflow.JS viene utilizzato per aggiungere due tensori/scalari.
Abbiamo discusso di tre scenari per aggiungere tensori, scalari e scalari con un tensore con esempi. Inoltre, abbiamo notato che lo scalare memorizzerà solo un valore e restituirà un tensore.