Tensorflow.JS - TF.fatiar

Como você faz isso?

A resposta é bem simples. Tensorflow.A biblioteca JS suporta o TF.função slice () que retorna os elementos baseados no índice. O índice começa com 0.

Vamos ver como obter os elementos de um tensor.

Tensorflow.JS - TF.fatiar()

O tf.A função Slice () é usada para retornar elementos de um tensor dentro do intervalo e retornar a gama de elementos em um novo tensor. São necessários três parâmetros.

Sintaxe:

tf.fatia (tensor.início, tamanho)

Parâmetros:

1. 1. O tensor pode ser único ou bidimensional.
   2. Inicie especifica a posição do índice na qual o intervalo de partida é especificado.
   3. O tamanho leva um número inteiro que retorna os elementos do intervalo inicial.

Exemplo 1:

Crie um tensor unidimensional com 10 valores inteiros e obtenha a seguinte gama de valores:

1. 1. Do índice-0 ao índice-6 (o início deve ser 0 e o tamanho é 7)
   2. Do índice-0 ao índice-8 (o início deve ser 0 e o tamanho é 9)
   3. Do índice 3 ao índice-8 (o início deve ser 3 e o tamanho é 6)
   4. Do índice 4 ao índice-9 (o início deve ser 4 e o tamanho é 6)

Tensorflow.JS - TF.fatiar()

Saída:

Temos os elementos do índice-0 ao índice-6. O número total de elementos é 7.

Portanto, especificamos o tamanho como 7.

De forma similar:

1. 1. Do índice-0 ao índice-8, o tamanho é 9.
   2. Do índice 3 ao índice-8, o tamanho é 6.
   3. Do índice 4 ao índice-9, o tamanho é 6.

Exemplo 2:

Crie um tensor unidimensional com 5 valores inteiros e obtenha a seguinte gama de valores:

1. 1. Do índice-0 ao índice-3 (o início deve ser 0 e o tamanho é 4)
   2. Do índice 3 ao índice-4 (o início deve ser 3 e o tamanho é 1)

Tensorflow.JS - TF.fatiar()

Saída:

Exemplo 3:

Crie um tensor bidimensional com 5 linhas e 4 colunas (20 elementos) e obtenha o intervalo de valores da linha-Index2 a Row-Index3.

Tensorflow.JS - TF.fatiar()

Saída:

Índice de linha-2 => [9, 10, 11, 12] e índice de linha-3 => [13, 14, 15, 16].

Conclusão

No final deste artigo, aprendemos que o uso do TF.Slice () pode ser possível obter uma variedade de elementos de um tensor. Especificamos os três exemplos diferentes para entender melhor esse conceito.

No aprendizado profundo usando o tensorflow.Biblioteca JS, usaremos esta técnica para obter os pixels de imagem de uma posição específica.