Tensorflow.JS - TF.bronzer
Cette conversion pourrait nous aider à prédire les modèles d'apprentissage automatique via TensorFlow.JS qui comprend la construction, la vente au détail, etc. Au lieu d'utiliser les formules mathématiques, nous pouvons simplement utiliser cette méthode intégrée pour obtenir les valeurs tangentes en moins de temps.
TF.fonction tan ()
Le TF.La fonction tan () est utilisée pour renvoyer les valeurs tangentes d'un tenseur donné. Il ne prend qu'un seul paramètre, je.e. Tensor, qui a des nombres.
Syntaxe:
TF.tan (tensor_input)
Paramètre:
Le tenseur_input est un tenseur qui a des nombres.
Il peut être 1 ou 2 dimensions.
Explorons les différents exemples de cette méthode.
Exemple 1:
Créons un tenseur unidimensionnel dans JS qui a certaines valeurs et renvoie les valeurs tangentes.
Tensorflow.JS - TF.bronzer()
Sortir:
Les valeurs tangentes ont été renvoyées du tenseur unidimensionnel donné.
Exemple 2:
Créons un tenseur qui a 2 dimensions en js avec 5 lignes et 2 colonnes et renvoyer les valeurs tangentes.
Tensorflow.JS - TF.bronzer()
Sortir:
Les valeurs tangentes ont été renvoyées du tenseur unidimensionnel donné. Nous avons observé que pour les valeurs nuls, nan et non définies, il est retourné 0.
Exemple 3:
Dans ce cas, nous considérerons les valeurs décimales. Créons un tenseur qui a 2 dimensions en js avec 5 lignes et 2 colonnes et renvoyer les valeurs tangentes.
Tensorflow.JS - TF.bronzer()
Sortir:
Les valeurs tangentes ont été renvoyées du tenseur unidimensionnel donné.
Conclusion
Dans ce Tensorflow.Tutoriel JS, nous avons appris à renvoyer les valeurs tangentes des valeurs réelles en utilisant le TF.Fonction tan () présente dans des tenseurs dimensionnels avec trois exemples. Assurez-vous que le lien CDN est fourni à l'intérieur de la balise de script dans chaque code. Nous avons observé que pour les valeurs null, 0, nan et non définies, la fonction tan () renvoie 0.