Skalar speichert nur einen Wert. Trotzdem gibt es einen Tensor zurück.”
Syntax
tf.NOMEQUAL (TENSOR1, TENSOR2)Es ist auch möglich, die NOREQUAL () -Methode zu implementieren, wie unten gezeigt.
Syntax
Tensor1.NOTEQUAL (TENSOR2)Parameter
Tensor1 und Tensor2 sind die Tensoren, die einzeln oder mehrdimensional sein können.
Scalar1 und Scalar2 sind die Tensoren, die nur einen Wert als Parameter einnehmen können.
Zurückkehren
Kehren Sie einen Booleschen Tensor zurück.
Beispiel 1
Erstellen Sie zwei eindimensionale Tensoren mit Ganzzahlelementen und wenden Sie TF an.NORTEQUAL () zu überprüfen, ob die Elemente nicht gleich sind.
Tensorflow.JS - TF.NOMEQUAL (TENSOR1, TENSOR2)
Tensorflow.JS - Tensor1.NOTEQUAL (TENSOR2)
Ausgang
Arbeiten
Tensor-1: Tensor [34, 12, 34, 11, 10, 34]
Tensor-2: Tensor [34, 12, 2, 3, 10, 23]
Element weise Vergleich:
34!= 34 - Falsch
12!= 12 - Falsch
34!= 2 - wahr
11!= 3 - wahr
10!= 10 - Falsch
34!= 23 - True
Beispiel 2
Erstellen Sie zwei Werte mit scalar () und wenden Sie TF an.NOTEQUAL () zu überprüfen, ob die Werte gleich sind oder nicht.
Tensorflow.JS - TF.NOMETEQUAL (SCALAR1, SCALAR2)
Tensorflow.JS - Scalar1.NOTEQUAL (SCALAR2)
Ausgang
34 entspricht nicht 23. Also kehrte es wahr zurück.
Beispiel 3
Erstellen Sie 2 zweidimensionale Tensoren mit 2 Zeilen und 2 Spalten und wenden Sie TF an.NOREQUAL () zu überprüfen, ob die Elemente gleich sind oder nicht.
Tensorflow.JS - TF.NOMEQUAL (TENSOR1, TENSOR2)
Tensorflow.JS - Tensor1.NOTEQUAL (TENSOR2)
Ausgang
Arbeiten
Tensor-1: Tensor [[90, 56], [78, 12]]
Tensor-2: Tensor [[90, 56], [34, 45]]
Element weise Vergleich:
90!= 90 - Falsch
56!= 56 - Falsch
78!= 34 - wahr
12!= 45 - wahr
Abschluss
tf.NOTEQUAL () im Tensorflow.JS wird verwendet, um die Elemente zu vergleichen, die True zurückgeben; Wenn beide Elemente nicht gleich sind, sonst wird Falsch zurückgegeben. Es dauert zwei Tensoren als Parameter, die die gleiche Anzahl von Werten haben. Andernfalls wird ein Fehler geworfen. Es ist auch möglich, die NOREQUAL () -Methode auf zwei Arten zu implementieren. Wir haben drei verschiedene Beispiele diskutiert, wobei die Tensors ein und zwei Dimensionen und Skalare verwendet werden.