Tensorflow.JS - TF.div

Tensorflow.JS - TF.div
“Tf.div () i tensorflow.JS brukes til å utføre elementvis divisjon på to tensorer/skalarer.”

Scenario 1: Arbeid med Scalar

Scalar vil bare lagre en verdi. Men uansett returnerer det en tensor.

Syntaks

tf.DIV (Scalar1, Scalar2)

Parametere
Scalar1 og Scalar2 er tensorene som bare kan ta en verdi som en parameter.

Komme tilbake
Returkvoten til to skalarverdier.

Eksempel
Lag to skalarer og utfør en divisjon av to skalarer.






Tensorflow.JS - TF.div ()




Produksjon

Arbeider
30/70 = 0.4285714030265808.

Scenario 2: Arbeid med tensor

En tensor kan lagre flere verdier; det kan være enkelt eller flerdimensjonalt.

Syntaks

tf.div (tensor1, tensor2)

Parametere
Tensor1 og Tensor2 er tensorene som bare kan ta enkelt- eller flere verdier som en parameter.

Komme tilbake
Returnering av to tensorer angående hvert element.

Vi må legge merke til at det totale antall elementer i begge tensorene må være likt.

Eksempel 1
Lag to endimensjonale tensorer og returner kvotienten ved hjelp av TF.div ().






Tensorflow.JS - TF.div ()




Produksjon

Arbeider
[10/1,20/2,30/3,40/4,50/5] => Tensor [10, 10, 10, 10, 10].

Eksempel 2
Lag 2 todimensjonale tensorer med 2 rader og 3 kolonner og bruk TF.div ().






Tensorflow.JS - TF.div ()




Produksjon

Arbeider
[[1/34,2/10,3/20], [4/30,5/40,6/50]] => [[0.0294118, 0.2, 0.15], [0.1333333, 0.125, 0.12]].

Scenario 3: Arbeid med Tensor & Scalar

Det kan være mulig å dele hvert element i en tensor med en skalar.

Syntaks

tf.Div (Tensor, Scalar)

Eksempel
Lag en endimensjonal tensor og en skalar og utfør divisjon ved hjelp av TF.div ().






Tensorflow.JS - TF.div ()




Produksjon

Arbeider
[10/10, 20/10, 30/10, 4/10, 5/10, 6/10] => [1, 2, 3, 0.4, 0.5, 0.6].

Konklusjon

tf.div () i tensorflow.JS brukes til å utføre divisjons- og returelementsmessige kvotienter. Vi diskuterte tre scenarier for å dele en tensor med en skalar.

Vi la også merke til at Scalar bare vil lagre en verdi og returnerer en tensor. Mens du utfører TF.div () på to tensorer, sørg for at antall elementer i to tensorer må være det samme.