TFJS darsligi
TensorFlow.js nima?
Tensorflow — mashinali o‘rganish uchun mashhur JavaScript kutubxonasi.
Tensorflow brauzerda mashinali o‘rganish modellarini o‘qitish va joylashtirish imkonini beradi.
Tensorflow istalgan veb-ilovaga mashinali o‘rganish funksiyalarini qo‘shish imkonini beradi.
TensorFlow’dan foydalanish
TensorFlow.js’dan foydalanish uchun HTML fayl(lar)ingizga quyidagi script tegini qo‘shing:
Misol
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@3.6.0/dist/tf.min.js"></script>
Agar har doim eng so‘nggi versiyadan foydalanmoqchi bo‘lsangiz, versiya raqamini olib tashlang:
2-misol
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
TensorFlow Google Brain jamoasi tomonidan Google’ning ichki ehtiyojlari uchun ishlab chiqilgan, ammo 2015-yilda ochiq dasturiy ta’minot sifatida e’lon qilingan.
2019-yil yanvarida Google dasturchilari TensorFlow’ning JavaScript’dagi amalga oshirilishi bo‘lgan TensorFlow.js’ni chiqardi.
Tensorflow.js Python’da yozilgan asl TensorFlow kutubxonasi bilan bir xil imkoniyatlarni taqdim etish uchun ishlab chiqilgan.
Tenzorlar
TensorFlow.js — tenzorlarni aniqlash va ular ustida amallar bajarish uchun mo‘ljallangan JavaScript kutubxonasi.
TensorFlow.js’dagi asosiy ma’lumot turi — tenzor (Tensor).
Tenzor ko‘p o‘lchamli massivga juda o‘xshaydi.
Tenzor bir yoki bir nechta o‘lchamdagi qiymatlarni o‘z ichiga oladi:
Tenzor quyidagi asosiy xususiyatlarga ega:
| Xususiyat | Tavsif |
|---|---|
| dtype | Ma’lumot turi |
| rank | O‘lchamlar soni |
| shape | Har bir o‘lchamning kattaligi |
Mashinali o‘rganishda ba’zan "o‘lcham" (dimension) atamasi "rang" (rank) atamasi o‘rnida ishlatiladi.
[10, 5] — 2 o‘lchamli tenzor yoki 2-rangli tenzor.
Bundan tashqari, "o‘lchamlilik" (dimensionality) atamasi bitta o‘lchamning kattaligini ham anglatishi mumkin.
Misol: [10, 5] 2 o‘lchamli tenzorda birinchi o‘lchamning kattaligi (dimensionality) 10 ga teng.
Tenzor yaratish
TensorFlow’dagi asosiy ma’lumot turi — tenzor (Tensor).
Tenzor istalgan N o‘lchamli massivdan tf.tensor() metodi yordamida yaratiladi:
1-misol
const myArr = [[1, 2, 3, 4]];
const tensorA = tf.tensor(myArr);
2-misol
const myArr = [[1, 2], [3, 4]];
const tensorA = tf.tensor(myArr);
3-misol
const myArr = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]];
const tensorA = tf.tensor(myArr);
Tenzor shakli (shape)
Tenzorni massiv va shape parametridan ham yaratish mumkin:
1-misol
const myArr = [1, 2, 3, 4]:
const shape = [2, 2];
const tensorA = tf.tensor(myArr, shape);
2-misol
const tensorA = tf.tensor([1, 2, 3, 4], [2, 2]);
3-misol
const myArr = [[1, 2], [3, 4]];
const shape = [2, 2];
const tensorA = tf.tensor(myArr, shape);
Tenzor qiymatlarini olish
Tenzor ortidagi ma’lumotlarni tensor.data() yordamida olishingiz mumkin:
Misol
const myArr = [[1, 2], [3, 4]];
const shape = [2, 2];
const tensorA = tf.tensor(myArr, shape);
tensorA.data().then(data => display(data));
function display(data) {
document.getElementById("demo").innerHTML = data;
}
Tenzor ortidagi massivni tensor.array() yordamida olishingiz mumkin:
Misol
const myArr = [[1, 2], [3, 4]];
const shape = [2, 2];
const tensorA = tf.tensor(myArr, shape);
tensorA.array().then(array => display(array[0]));
function display(data) {
document.getElementById("demo").innerHTML = data;
}
const myArr = [[1, 2], [3, 4]];
const shape = [2, 2];
const tensorA = tf.tensor(myArr, shape);
tensorA.array().then(array => display(array[1]));
function display(data) {
document.getElementById("demo").innerHTML = data;
}
Tenzorning rangini tensor.rank yordamida olishingiz mumkin:
Misol
const myArr = [1, 2, 3, 4];
const shape = [2, 2];
const tensorA = tf.tensor(myArr, shape);
document.getElementById("demo").innerHTML = tensorA.rank;
Tenzorning shaklini tensor.shape yordamida olishingiz mumkin:
Misol
const myArr = [1, 2, 3, 4];
const shape = [2, 2];
const tensorA = tf.tensor(myArr, shape);
document.getElementById("demo").innerHTML = tensorA.shape;
Tenzorning ma’lumot turini tensor.dtype yordamida olishingiz mumkin:
Misol
const myArr = [1, 2, 3, 4];
const shape = [2, 2];
const tensorA = tf.tensor(myArr, shape);
document.getElementById("demo").innerHTML = tensorA.dtype;
Tenzor ma’lumot turlari
Tenzor quyidagi ma’lumot turlariga ega bo‘lishi mumkin:
- bool
- int32
- float32 (standart)
- complex64
- string
Tenzor yaratayotganda ma’lumot turini uchinchi parametr sifatida ko‘rsatishingiz mumkin:
Misol
const myArr = [1, 2, 3, 4];
const shape = [2, 2];
const tensorA = tf.tensor(myArr, shape, "int32");
W3Schools Pathfinder
Yutuqlaringizni kuzating – bu bepul!