Il tf.On Onslike e TF-Geros a Tensorflow.js

In Deep Learning, stai lavorando con le immagini. Per semplicità, è necessario convertire le immagini colorate in 0 e tutte le immagini grigie in 1. Usando Tensorflow.js, come puoi farlo?

È possibile convertire tutti gli elementi in un tensore in 1 e 0 usando TF.Oncelike () e TF.zeroslike (). Discutiamoli uno per uno in dettaglio.

Tensorflow.JS - TF.funzione ovelike ()

Il tf.On Onelike () viene utilizzato per sostituire tutti gli elementi esistenti con 1.

Sintassi:

tf.On Onnike (tensore)

Parametro:

Ci vuole un tensore come parametro che ha valori numerici.

Esempio 1:

Crea un tensore 1D che ha alcuni numeri interi. Ora sostituiremo tutto con 1.

Produzione:

Tutti gli elementi vengono sostituiti con 1.

Esempio 2:

Crea un tensore 2D che ha alcuni numeri interi. Ora sostituiremo tutto con 1.

src = "https: // cdn.jsdelivr.net/npm/@tesorflow/tfjs ">

Produzione:

Tutti gli elementi vengono sostituiti con 1.

Tensorflow.JS - TF.Funzione Zeroslike ()

tf.ZEROSSILE () viene utilizzato per sostituire tutti gli elementi esistenti con 0.

Sintassi:

tf.Zeroslike (tensore)

Parametro:

Ci vuole un tensore come parametro che ha valori numerici.

Esempio 1:

Crea un tensore 1D che ha alcuni numeri interi. Ora sostituiremo tutto con 0.

>// Crea tensore
let valori = tf.tensor2d ([12,34,56,77,78,100], [3,2])
//Schermo
documento.scrivere("Tensor reale: "+valori);
documento.scrivere("
");
documento.scrivere("Tensore finale con tutti gli 0: ""+TF.zeroslike (valori));
documento.scrivere("
");

Produzione:

Tutti gli elementi vengono sostituiti con 0.

Conclusione

In questo tensorflow.JS Tutorial, abbiamo visto come convertire tutti gli elementi in un tensore in 1 usando TF.Onshike () e tutti gli elementi in un tensore a 0 usando TF.eroslike () con due esempi.

Queste funzioni sono molto utili nella conversione delle immagini in binario in modo che la memoria sia ridotta. Speriamo che questo articolo fornisca un modo migliore per imparare.