TensorFlow.js 张量类完整参考

TensorFlow.js 是一个基于 JavaScript 的深度学习库，提供了丰富的操作张量的 API。这篇文章将为您介绍 TensorFlow.js 张量类的完整参考。

张量类的定义和使用

在 TensorFlow.js 中，我们使用 tf.tensor 函数创建张量。张量是一个多维数组，可以包含任意类型的数据。

// 创建一个 2x3x4 的浮点数张量（三维数组）
const t1 = tf.tensor([
    [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]],
    [[13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24]]
]);

我们也可以使用 tf.scalar 创建一个形状是 [1] 的张量，或者使用 tf.tensor1d、tf.tensor2d、tf.tensor3d、tf.tensor4d 分别创建 1 到 4 维张量。

// 创建一个形状为 [1] 的浮点数张量
const t2 = tf.scalar(2.5);

// 创建一个 1x3 的整数张量
const t3 = tf.tensor1d([1, 2, 3], 'int32');

// 创建一个 2x2 的 Boolean 张量
const t4 = tf.tensor2d([[true, false], [false, true]], [2, 2], 'bool');

张量的形状可以通过 shape 属性获取。

console.log(t1.shape); // 输出 [2, 3, 4]

张量的运算

在 TensorFlow.js 中，我们可以对张量进行各种运算，如加、减、乘、除、求和、求平均等。这些运算都是基于 TensorFlow.js 提供的一组操作函数实现的。

const a = tf.tensor1d([1, 2, 3]);
const b = tf.tensor1d([4, 5, 6]);

const c = a.add(b); // 对应元素相加
const d = a.sub(b); // 对应元素相减
const e = a.mul(b); // 对应元素相乘
const f = a.div(b); // 对应元素相除

const g = c.sum(); // 求和
const h = d.mean(); // 求平均值

张量的转换

在 TensorFlow.js 中，我们可以对张量进行各种转换，如转置、扁平化、重塑等。这些转换都是基于 TensorFlow.js 提供的一组操作函数实现的。

const a = tf.tensor([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6]
]);

const b = a.transpose(); // 转置
const c = a.flatten(); // 扁平化
const d = a.reshape([3, 2]); // 重塑

张量的保存和加载

在 TensorFlow.js 中，我们可以将张量保存为二进制数据或 JSON 数据，也可以从保存的数据中加载张量。

const a = tf.tensor([1, 2, 3]);

// 将张量保存为二进制数据
const binaryData = await a.data();

// 将张量保存为 JSON 数据
const jsonData = a.toString();

// 从二进制数据中加载张量
const b = tf.tensor(await new Uint8Array(binaryData));

// 从 JSON 数据中加载张量
const c = tf.tensor(JSON.parse(jsonData));

总结

我们在本文中对 TensorFlow.js 张量类进行了完整的参考。张量是 TensorFlow.js 中的核心数据结构，我们可以使用各种运算和转换对其进行操作。张量可以保存为二进制数据或 JSON 数据，也可以从保存的数据中加载。我希望这篇文章能够帮助您更好地了解 TensorFlow.js 张量类的使用。