Tensorflow.js 中的 tf.tensor2d() 函数

TensorFlow.js 是由 Google 开发的机器学习框架 TensorFlow 的 JavaScript 版本。tf.tensor2d() 是 TensorFlow.js 库中用来创建二维张量的函数。

什么是张量

在 TensorFlow.js 中，张量是指具有相同类型和形状（每个维度的大小）的多维数组。

例如，一个形状为 [2, 3] 的张量可以看作一个包含 2 行和 3 列的矩阵。

tf.tensor2d() 函数

tf.tensor2d() 函数用于创建一个指定形状的二维张量。

tf.tensor2d(values, shape, dtype)

参数说明：

• values：一维数组或二维数组，表示待创建的张量的值。当传入一维数组时，需要指定张量的形状（shape 参数）。当传入二维数组时，shape 参数会自动从数组的形状推导出来。
• shape：一个数组，表示待创建的张量的形状。当传入二维数组时，shape 参数可以省略。
• dtype：一个字符串，表示待创建的张量的数据类型。可选值包括："float32"、"int32"、"bool"。

示例代码：

const a = tf.tensor2d([[1, 2], [3, 4]])
const b = tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [2, 2])
const c = tf.tensor2d([1, 0, 0, 1], [2, 2], "bool")

上述代码分别创建了三个形状为 [2, 2] 的二维张量，其中：

• 张量 a 的值为 [[1, 2], [3, 4]]，数据类型为 "float32"。
• 张量 b 的值为 [[1, 2], [3, 4]]，数据类型为 "float32"。
• 张量 c 的值为 [[true, false], [false, true]]，数据类型为 "bool"。

注意事项

• shape 参数要求所有维度的大小都为正整数。
• 如果传入二维数组时没有指定 shape 参数，则需要保证二维数组的所有行具有相同的长度。
• 当传入一维数组时，需要注意转换为二维数组后的形状。
• 在浏览器端使用时，由于 WebGL 的限制，张量的总大小不能超过 256MB。