TensorFlow.js tf.Tensor 类 .clone() 方法

在 TensorFlow.js 中，tf.Tensor 是表示张量的类。张量是一种常见的数学实体，它基本上是一个多维数组。tf.Tensor 类有许多有用的方法。本文将介绍 clone() 方法，该方法允许您创建一个与原始张量具有相同值的新张量，但它们是不同的实体，这使得您可以修改一个张量而不影响其他张量。

语法

tf.Tensor.clone(optKeepProps)

该方法接受一个可选对象作为参数，该对象指定将复制到新张量的属性。默认情况下，将复制张量的所有属性。

示例

const tensor = tf.tensor([1, 2, 3]);
const tensorClone = tensor.clone();
tensorClone.print(); // 输出：Tensor([1, 2, 3], shape: [3], dtype: "float32")

tensorClone.add(tf.scalar(1));
tensorClone.print(); // 输出：Tensor([2, 3, 4], shape: [3], dtype: "float32")
tensor.print(); // 输出：Tensor([1, 2, 3], shape: [3], dtype: "float32")

在这个例子中，我们首先创建了一个张量，它有三个值，然后我们使用 clone() 方法创建了一个与原始张量具有相同值的新张量。我们向新张量添加了一个标量 1，然后打印了两个张量。正如我们所看到的，原始张量没有被修改，而是新张量增加了 1。

参数

optKeepProps（可选）

这是 clone() 方法的可选参数。它是一个对象，用于指定复制到新张量的属性。

const tensor = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]);
const tensorClone = tensor.clone({dtype: "int32"});
console.log(tensorClone.dtype); // 输出：int32

在这个例子中，我们创建了一个包含两个数组的张量，然后使用 clone() 方法创建了一个新张量，我们只想复制 dtype 属性（数据类型）。结果，我们得到一个新张量，它的 dtype 属性是 int32。

总结

在 TensorFlow.js 中，tf.Tensor 类的 clone() 方法允许您创建一个新的张量，它与原始张量具有相同的值，但指向不同的实体，您可以修改其中一个而不影响其他张量。该方法还接受一个可选对象，您可以使用它来指定要复制到新张量中的特定属性。