TensorFlow.js tf.decodeString()函数

简介

TensorFlow.js中的tf.decodeString()函数用于将字符串解码为张量，可以在浏览器中进行图像或其他数据的预处理。

语法

tf.decodeString(
  input: string,
  dtype: 'float32'|'int32'|'bool',
  shape?: number[]
): tf.Tensor

参数

• input: string: 要解码的字符串。
• dtype: 'float32'|'int32'|'bool': 输出张量的数据类型。
• shape?: number[]: 可选参数，输出张量的形状。

返回值

tf.decodeString()函数返回一个解码后的张量。

示例

const input = '1,2,3,4,5';
const dtype = 'int32';
const shape = [2, 3];

const tensor = tf.decodeString(input, dtype, shape);
tensor.print();

输出：

Tensor
    [[1, 2, 3],
     [4, 5, 6]]
dtype: int32
shape: [2, 3]

说明

• 输入的字符串应该是一个以逗号分隔的数字序列。
• 可以指定输出张量的数据类型（浮点型、整型或布尔型）。
• 可以选择性地指定输出张量的形状。如果没有提供形状参数，将返回一个一维张量。

应用场景

tf.decodeString()函数在处理图像数据时非常有用，例如将图像数据转换为张量进行预处理操作。此外，它还可以用于解码其他类型的数据，例如音频或文本。

参考资料

• TensorFlow.js官方文档：tf.decodeString()