Tensorflow.js tf.zeros()函数

在TensorFlow.js中，使用tf.zeros()函数可以创建一个每个元素都为0的张量。

语法

tf.zeros(
  shape,
  dtype?,
  backend?
)

参数

• shape: 张量的形状（尺寸）。必须是一个数组（或数组的形式），表示张量每个维度的大小。例如，[2, 3]表示一个2x3的矩阵。
• dtype（可选）：张量的数据类型。默认为 'float32'。
• backend（可选）：要使用的后端（例如CPU或GPU）。默认为当前平台上的最快后端。

返回值

返回一个全为0的张量。

示例

以下是创建一个3x3的全零张量的示例：

const zeros = tf.zeros([3, 3]);
zeros.print();

输出结果：

Tensor
    [[0, 0, 0],
     [0, 0, 0],
     [0, 0, 0]]

结论

tf.zeros()函数是一个重要的工具，用于创建任意维度的全零张量。它可以在深度学习任务中作为一个有用的初始化工具，也可以被用来创建特定形式的矩阵。张量的形状可以在运行时基于输入数据进行调整，但张量中的元素始终保持不变（所有张量中的元素始终为0）。