Tensorflow.js tf.min()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。
tf.min()函数用于计算指定张量在其维度上的最小值。它沿轴的维度减少给定的输入元素。如果参数“keepDims”为真,则保留长度为 1 的缩减维度,否则 Tensor 的等级会减少 1。如果轴参数没有条目,则返回一个包含所有缩减维度的单个元素的 Tensor。
句法:
tf.min (x, axis?, keepDims?)
参数:此函数接受三个参数,如下所示:
- x:正在计算最小值的输入张量。
- 轴:要减少的指定维度。默认情况下,它会减少所有维度。它是可选参数。
- keepDims:如果此参数值为真,则保留长度为 1 的缩减维度,否则 Tensor 的秩减少 1。它也是可选参数。
返回值:它返回一个最小值的张量。
示例 1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
// Initializing a some tensors
const a = tf.tensor1d([0, 1]);
const b = tf.tensor1d([3, 5]);
const c = tf.tensor1d([2, 4, 7]);
// Calling the .min() function over
// the above tensors
a.min().print();
b.min().print();
c.min().print();
Javascript
// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
// Initializing a some tensors
const a = tf.tensor1d([0, 1]);
const b = tf.tensor2d([3, 5, 2, 8], [2, 2]);
const c = tf.tensor1d([2, 4, 7]);
// Initializing a axis parameters
const axis1 = -1;
const axis2 = -2;
const axis3 = 0;
// Calling the .min() function over
// the above tensors
a.min(axis1).print();
b.min(axis2, true).print();
c.min(axis1, false).print();
b.min(axis3, false).print();
输出:
Tensor
0
Tensor
3
Tensor
2
示例 2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
// Initializing a some tensors
const a = tf.tensor1d([0, 1]);
const b = tf.tensor2d([3, 5, 2, 8], [2, 2]);
const c = tf.tensor1d([2, 4, 7]);
// Initializing a axis parameters
const axis1 = -1;
const axis2 = -2;
const axis3 = 0;
// Calling the .min() function over
// the above tensors
a.min(axis1).print();
b.min(axis2, true).print();
c.min(axis1, false).print();
b.min(axis3, false).print();
输出:
Tensor
0
Tensor
[[2, 5],]
Tensor
2
Tensor
[2, 5]
参考: https://js.tensorflow.org/api/latest/#min