Tensorflow.JS - TF.bräunen
Diese Konvertierung könnte uns helfen, die Modelle für maschinelles Lernen durch Tensorflow vorherzusagen.JS, einschließlich Bau, Einzelhandel usw. Anstatt die mathematischen Formeln zu verwenden, können wir diese integrierte Methode einfach verwenden, um die Tangentenwerte in weniger Zeit zu erhalten.
Tf.Tan () Funktion
Der tf.Tan () Funktion wird verwendet, um die Tangentenwerte aus einem bestimmten Tensor zurückzugeben. Es braucht nur einen Parameter, ich.e. Tensor, das hat Zahlen.
Syntax:
tf.tan (Tensor_input)
Parameter:
Der Tensor_Input ist ein Tensor mit Zahlen.
Es kann 1OR 2 dimensional sein.
Erforschen wir die verschiedenen Beispiele dieser Methode.
Beispiel 1:
Erstellen wir einen eindimensionalen Tensor in JS, der einige Werte hat und die Tangentenwerte zurücksetzt.
Tensorflow.JS - TF.bräunen()
Ausgang:
Die Tangentenwerte wurden aus dem gegebenen einen dimensionalen Tensor zurückgegeben.
Beispiel 2:
Erstellen wir einen Tensor mit 2 Dimensionen in JS mit 5 Zeilen und 2 Spalten und geben die Tangentenwerte zurück.
Tensorflow.JS - TF.bräunen()
Ausgang:
Die Tangentenwerte wurden aus dem gegebenen einen dimensionalen Tensor zurückgegeben. Wir beobachteten, dass für die Null-, Nan- und undefinierten Werte 0 zurückgegeben wurden.
Beispiel 3:
In diesem Fall werden wir die Dezimalwerte berücksichtigen. Erstellen wir einen Tensor mit 2 Dimensionen in JS mit 5 Zeilen und 2 Spalten und geben die Tangentenwerte zurück.
Tensorflow.JS - TF.bräunen()
Ausgang:
Die Tangentenwerte wurden aus dem gegebenen einen dimensionalen Tensor zurückgegeben.
Abschluss
In diesem Tensorflow.JS Tutorial haben wir gelernt, wie man die Tangentenwerte aus den tatsächlichen Werten mit dem TF zurückgibt.Tan () Funktion in einem/zweidimensionalen Tensoren mit drei Beispielen vorhanden. Stellen Sie sicher, dass der CDN -Link im Skript -Tag in jedem Code bereitgestellt wird. Wir haben beobachtet, dass für die Werte null, 0, nan und undefiniert die Tan () -Funktion zurückgibt 0.