Tensorflow.js tf.range()函数介绍

简介

tf.range() 函数用于生成一个一维张量，该张量包括从 start 开始，以 delta 为步进递增的一系列数字，直到数字超过 limit。

语法

tf.range(start, limit, delta, dtype?)

参数说明

• start：默认为 0，表示生成一系列数字的起始值。
• limit：必填，表示生成的数字中最后一个数字的值。
• delta：选填，默认为 1，表示生成数字的步进值。
• dtype：选填，默认为 'float32'，生成数字的类型。

示例

// 起始值为 0，最后一个数字为 9，步进值为 1，生成一个数字序列
const x = tf.range(10);
x.print(); // 输出：Tensor
// [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

// 起始值为 1，最后一个数字为 9，步进值为 2，生成一个数字序列
const y = tf.range(1, 10, 2);
y.print(); // 输出：Tensor
// [1, 3, 5, 7, 9]

// 起始值为 0，最后一个数字为 9，步进值为 1，生成一个 int32 类型的数字序列
const z = tf.range(10, 'int32');
z.print(); // 输出：Tensor
// [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

使用场景

tf.range() 函数在生成一系列数字的过程中非常实用，能够在模型训练中方便地生成一些必要的张量，如下：

// 生成一个 3 * 3 的单位矩阵
const identity = tf.eye(3);
identity.print(); // 输出：Tensor
// [[1, 0, 0],
//  [0, 1, 0],
//  [0, 0, 1]]

// 生成一个 2 * 2 的全零矩阵，同时要求生成张量的元素类型为 int32
const zeros = tf.zeros([2, 2], 'int32');
zeros.print(); // 输出：Tensor
// [[0, 0],
//  [0, 0]]

小结

tf.range() 函数是一个生成数字序列的实用函数，常常用于神经网络训练中生成某些必要的张量，还可用于生成矩阵和向量等等。在使用时，要注意设置好起始值、最后一个数字、步进值和类型等参数。