TensorFlow 操作
- 加法
- 减法
- 乘法
- 除法
- 平方
- 重塑
张量加法
可以使用 tensorA.add(tensorB) 来添加两个张量。
示例
const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]);
const tensorB = tf.tensor([[1,-1], [2,-2], [3,-3]]);
// 张量加法
const tensorNew = tensorA.add(tensorB);
// 结果: [ [2, 1], [5, 2], [8, 3] ]
张量减法
可以使用 tensorA.sub(tensorB) 来减去两个张量。
示例
const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]);
const tensorB = tf.tensor([[1,-1], [2,-2], [3,-3]]);
// 张量减法
const tensorNew = tensorA.sub(tensorB);
// 结果: [ [0, 3], [1, 6], [2, 9] ]
张量乘法
可以使用 tensorA.mul(tensorB) 来乘以两个张量。
示例
const tensorA = tf.tensor([1, 2, 3, 4]);
const tensorB = tf.tensor([4, 4, 2, 2]);
// 张量乘法
const tensorNew = tensorA.mul(tensorB);
// 结果: [ 4, 8, 6, 8 ]
张量除法
可以使用 tensorA.div(tensorB) 来除以两个张量。
示例
const tensorA = tf.tensor([2, 4, 6, 8]);
const tensorB = tf.tensor([1, 2, 2, 2]);
// 张量除法
const tensorNew = tensorA.div(tensorB);
// 结果: [ 2, 2, 3, 4 ]
张量平方
可以使用 tensor.square() 来计算张量的平方。
示例
const tensorA = tf.tensor([1, 2, 3, 4]);
// 张量平方
const tensorNew = tensorA.square();
// 结果 [ 1, 4, 9, 16 ]
张量重塑
张量中的元素数量是形状中大小的乘积。
由于可以有不同形状但具有相同大小，因此通常很有用地将张量重塑为具有相同大小的其他形状。
可以使用 tensor.reshape() 来重塑张量。
示例
const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]);
const tensorB = tensorA.reshape([4, 1]);
// 结果: [ [1], [2], [3], [4] ]
