Flujo tensor.JS - TF.modificación

"TF.mod () en tensorflow.JS se usa para realizar la división en términos de elementos en dos tensores/escalares y devolver el resto."

Escenario 1: Trabajar con escalar

Scalar almacenará solo un valor. Pero de todos modos, devuelve un tensor.

Sintaxis

TF.Mod (Scalar1, Scalar2)

Parámetros
Scalar1 y Scalar2 son los tensores que solo pueden tomar un valor como parámetro.

Devolver
Devolver el resto de dos valores escalares.

Ejemplo
Crear dos escalares y realizar una división de dos escalares para devolver el resto.

Flujo tensor.JS - TF.modificación()

Producción

Laboral
30%70 = 30.

Escenario 2: Trabajar con Tensor

Un tensor puede almacenar múltiples valores; puede ser único o multidimensional.

Sintaxis

TF.mod (tensor1, tensor2)

Parámetros
tensor1 y tensor2 son los tensores que solo pueden tomar valores individuales o múltiples como parámetro.

Devolver
Regresar el resto de dos tensores sobre cada elemento.

Debemos notar que el número total de elementos en ambos tensores debe ser igual.

Ejemplo 1
Cree dos tensores unidimensionales y devuelva el resto usando TF.modificación().

Flujo tensor.JS - TF.modificación()

Producción

Laboral
[10%1,20%2,30%3,40%4,50%5] => tensor [0,0,0,0,0].

Ejemplo 2
Cree 2 tensores bidimensionales con 2 filas y 3 columnas y aplique TF.modificación().

Flujo tensor.JS - TF.modificación()

Producción

Laboral
[[1%34,2%10,3%20], [4%30,5%40,6%50]] => [[1, 2, 3], [4, 5, 6]].

Escenario 3: Trabajar con Tensor & Scalar

Puede ser posible dividir cada elemento en un tensor por un escalar para devolver el resto.

Sintaxis

TF.mod (tensor, escalar)

Ejemplo
Cree un tensor unidimensional y un escalar y realice una división para devolver el resto usando TF.modificación().

Flujo tensor.JS - TF.modificación()

Producción

Laboral
[10%10, 20%10, 30%10, 4%10, 5%10, 6%10] => [0, 0, 0, 4, 5, 6].

Conclusión

TF.mod () en tensorflow.JS se usa para realizar restos de división y retorno de elementos en cuanto a elementos. Discutimos tres escenarios para dividir un tensor por un escalar. Además, notamos que Scalar almacenará solo un valor y devuelve un tensor. Mientras realiza TF.mod () En dos tensores, asegúrese de que el número de elementos en dos tensores sea el mismo.