TensorFlow.js - tf.argMin()函数

当我们在使用 TensorFlow.js 来建立机器学习模型时, 我们需要用到tf.argMin()函数来计算张量中的最小值下标。这是一个非常有用的函数，在许多不同的机器学习算法中会使用到。

介绍

tf.argMin(x, axis?, outputType?)

这个函数返回张量 x 中沿着给定轴(axis)的最小值下标。在 TensorFlow.js 中，张量是一个储存数组数据的对象，它可以包含一个或多个维度。

• x (Tensor): 要计算最小下标的张量。
• axis (number): 沿着哪个轴计算，默认是计算第一个轴。
• outputType (string): 返回下标的类型。默认是 int32。

示例

const x = tf.tensor2d([[1, 2], [3, 4]]);
const axis = 1;
const result = tf.argMin(x, axis);
result.print();

上面的代码将会输出：

Tensor
  [[0],
   [0]]
  shape: [2, 1]
  dtype: "int32"

在这个例子中，我们首先定义一个 2x2 的张量 x，然后指示tf.argMin()函数去计算最小值下标沿着第二个轴(axis=1)。最终结果是一个 2x1 的张量，其中每一行代表x中对应行的最小值下标。

总结

TensorFlow.js 中的tf.argMin()函数是一个非常有用的函数，它可以轻松地计算张量中的最小值下标。它可以帮助数据科学家们在许多不同的机器学习算法中使用。如果你想在 TensorFlow.js 中构建任何机器学习模型，tf.argMin()是一个非常重要的函数。