Tensorflow.js tf.tensor2d()函数

Tensorflow.js 是谷歌开发的一个开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型和深度学习神经网络。 .tensor2d()函数用于创建一个新的二维张量，其参数为value 、 shape和datatype 。

句法：

tf.tensor2d (value, shape, datatype)

参数：

• value：张量的值，可以是嵌套的数字数组、平面数组或TypedArray 。
• shape：它采用张量的形状。如果未提供，张量将从值推断其形状。它是一个可选参数。
• 数据类型：它可以是“float32”或“int32”或“bool”或“complex64”或“字符串”值。它是一个可选参数。

返回值：返回相同数据类型的张量。返回的张量将始终是二维的。

注意：二维张量功能也可以使用tf.tensor() 函数来实现，但使用tf.tensor2d()会使代码易于理解和阅读。

示例 1：在此示例中，我们正在创建一个 2D 张量并打印它。为了创建 2D 张量，我们使用.tensor2d()函数，我们使用.print()函数来打印张量。在这里，我们将二维数组（即嵌套数组）传递给 value 参数。

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
  
// Create the tensor
let example1 = tf.tensor2d([ [ 1, 2, 3 ], [ 4, 5, 6 ] ]);
  
// Print the tensor
example1.print()

输出：

Tensor
    [[1, 2, 3],
     [4, 5, 6]]

示例 2：在此示例中，我们正在创建张量，我们将在其中传递平面数组并指定张量的形状参数。我们将在这里看到形状参数的用法。

Javascript

// Import the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
    
// Define the value of the tensor
const value = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8];
  
// Specify the shape of the tensor
const shape = [2, 4];
  
// Create the tensor
let example2 = tf.tensor2d(value, shape);
  
// Print the tensor
example2.print();

输出：

Tensor
    [[1, 2, 3, 4],
     [5, 6, 7, 8]]

在上面的例子中，我们创建了一个 2 x 4 维度的张量。

示例 3：在此示例中，我们将通过指定value 、 shape和datatype创建一个张量。我们将创建所有值都是字符串数据类型的张量。

Javascript

// Import the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
  
// Define the value of the tensor
const value = ["C", "C++", "Java", "Python",
               "PHP", "JS", "SQL", "React"];
  
// Specify the shape of the tensor
const shape = [2, 4];
  
// Specify the datatype of value of the tensor
const datatype = "string";
  
// Create the tensor
let example3 = tf.tensor2d(value, shape, datatype);
  
// Print the tensor
example3.print();

输出：

Tensor
    [['C'  , 'C++', 'Java', 'Python'],
     ['PHP', 'JS' , 'SQL' , 'React' ]]

在上面的例子中，张量的打印值是字符串数据类型。

参考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#tensor2d