Der tf.Mindestfunktion im Tensorflow.JS

Der tf.minimum () Funktion gibt minimales Werte Element in Bezug auf zwei Tensoren/Skalare zurück.

Skalar speichert nur einen Wert. Aber es gibt einen Tensor zurück.

Syntax:

tf.Minimum (Tensor1, Tensor2)
tf.Minimum (scalar1, scalar2)

Es ist auch möglich, die unten gezeigte minimum () -Methode zu implementieren:

Syntax:

Tensor1.Minimum (Tensor2)
scalar1.Minimum (scalar2)

Parameter:

Der Tensor1 und Tensor2 sind die Tensoren, die eindimensional oder mehrdimensional sein können.

Die Scalar1 und Scalar2 sind die Tensoren, die nur einen Wert als Parameter einnehmen können.

Beispiel 1

Erstellen Sie zwei eindimensionale Tensoren mit Ganzzahlelementen und wenden Sie TF an.Minimum (), um Mindestwerte unter zwei Tensoren zurückzugeben.

Tensorflow.JS - TF.Minimum (Tensor1, Tensor2)

Tensorflow.JS - Tensor1.Minimum (Tensor2)

Ausgang:

Arbeiten:

Minimum ([100, 200, 300, 500], [50, 345, 675, 120])

1. 100,50 - 50
2. 200.345 - 200
3. 300.675 - 300
4. 500,120 - 120.

Beispiel 2

Erstellen Sie zwei Werte mit scalar () und wenden Sie den TF an.minimum () Funktion, um den Mindestwert von zwei Skalaren zurückzugeben.

Tensorflow.JS - TF.Minimum (scalar1, scalar2)

Tensorflow.JS - Scalar1.Minimum (scalar2)

Ausgang:

23 ist das Minimum.

Beispiel 3

Erstellen Sie zwei zweidimensionale Tensoren mit zwei Zeilen und zwei Spalten und wenden Sie den TF an.minimum () Funktion zur Rückgabe von Mindestwerten (Element weise) aus beiden Tensoren.

Tensorflow.JS - TF.Minimum (Tensor1, Tensor2)

Tensorflow.JS - Tensor1.Minimum (Tensor2)

Ausgang:

Arbeiten:

Minimum (90,10)- 10
Minimum (56,56)- 56
Minimum (78,34)- 34
Minimum (12,45)- 12

Abschluss

In dem Artikel wurde erläutert, wie der TF.minimum () Funktion im Tensorflow.JS wird verwendet, um die Elemente zu vergleichen und das Minimum zurückzugeben. Es ist auch möglich, den TF zu implementieren.minimum () Methode auf zwei Arten. Wir haben drei verschiedene Beispiele mit Tensoren, einem und zwei Dimensionen und Skalaren diskutiert.