Hoạt động TensorFlow
- cộng
- Trừ đi
- nhân
- Chia
- Quảng trường
- Định hình lại
Bổ sung căng thẳng
Bạn có thể thêm hai tensor bằng tensorA.add (tensorB) :
Thí dụ
const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]);
const tensorB = tf.tensor([[1,-1], [2,-2], [3,-3]]);
// Tensor Addition
const tensorNew = tensorA.add(tensorB);
// Result: [ [2, 1], [5, 2], [8, 3] ]
Phép trừ Tensor
Bạn có thể trừ hai tensor bằng tensorA.sub (tensorB) :
Thí dụ
const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]);
const tensorB = tf.tensor([[1,-1], [2,-2], [3,-3]]);
// Tensor Subtraction
const tensorNew = tensorA.sub(tensorB);
// Result: [ [0, 3], [1, 6], [2, 9] ]
Nhân Tensor
Bạn có thể nhân hai tensor bằng tensorA.mul (tensorB) :
Thí dụ
const tensorA = tf.tensor([1, 2, 3, 4]);
const tensorB = tf.tensor([4, 4, 2, 2]);
// Tensor Multiplication
const tensorNew = tensorA.mul(tensorB);
// Result: [ 4, 8, 6, 8 ]
Bộ phận căng
Bạn có thể chia hai tensor bằng tensorA.div (tensorB) :
Thí dụ
const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]);
const tensorB = tf.tensor([[1,-1], [2,-2], [3,-3]]);
// Tensor Division
const tensorNew = tensorA.div(tensorB);
// Result: [ 2, 2, 3, 4 ]
Quảng trường Tensor
Bạn có thể bình phương một tensor bằng tensor.square () :
Thí dụ
const tensorA = tf.tensor([1, 2, 3, 4]);
// Tensor Square
const tensorNew = tensorA.square();
// Result [ 1, 4, 9, 16 ]
Định hình lại Tensor
Số phần tử trong tensor là tích của các kích thước trong hình dạng.
Vì có thể có các hình dạng khác nhau với cùng kích thước, nên thường hữu ích khi định hình lại một tensor thành các hình dạng khác có cùng kích thước.
Bạn có thể định hình lại một tensor bằng tensor.reshape () :
Thí dụ
const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]);
const tensorB = tensorA.reshape([4, 1]);
// Result: [ [1], [2], [3], [4] ]