Las funciones tf.ones() y tf.zeros() en Tensorflow.js

Tensorflow.js es una biblioteca de JavaScript que permite la construcción y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático en el navegador o en Node.js. Una de las tareas más comunes en la programación de modelos de aprendizaje automático es la creación de matrices llenas de ceros o unos. Para eso, Tensorflow.js tiene dos funciones, tf.ones() y tf.zeros(), que nos permiten crear tensores de cualquier forma con valores de uno o cero respectivamente.

📋 Aquí podrás encontrar✍

¿Qué es tf.ones()?
¿Qué es tf.zeros()?
Ejemplos de uso
Conclusión
Preguntas frecuentes

¿Qué es tf.ones()?

La función tf.ones() se utiliza para crear un tensor lleno de unos de la forma especificada. Por ejemplo, si queremos crear una matriz de 3 filas y 2 columnas llena de unos, podemos usar la siguiente línea de código:

const onesTensor = tf.ones([3, 2]);

El tensor resultante se verá así:

Podemos notar que en este caso, el tensor se ha creado con valores flotantes y no enteros. Si queremos que el tensor se cree con valores enteros, podemos especificar el tipo de dato utilizando el parámetro dtype. Por ejemplo:

const onesTensor = tf.ones([3, 2], 'int32');

¿Qué es tf.zeros()?

La función tf.zeros() se utiliza para crear un tensor lleno de ceros de la forma especificada. Por ejemplo, si queremos crear una matriz de 2 filas y 4 columnas llena de ceros, podemos usar la siguiente línea de código:

const zerosTensor = tf.zeros([2, 4]);

El tensor resultante se verá así:

0 0 0 0
0 0 0 0

Al igual que en la función tf.ones(), podemos especificar el tipo de dato utilizando el parámetro dtype. Por ejemplo:

const zerosTensor = tf.zeros([2, 4], 'int32');

Ejemplos de uso

Las funciones tf.ones() y tf.zeros() son muy útiles en la programación de modelos de aprendizaje automático. Por ejemplo, cuando queremos inicializar los pesos de una red neuronal a ceros o a unos antes de entrenarla. También se pueden utilizar para crear matrices de unos para formar una matriz de identidad o para crear tensores que se utilizan como máscaras. A continuación, un ejemplo de cómo utilizar la función tf.ones() para crear una cabecera de 1's para una matriz de imágenes:

const header = tf.ones([1, 28, 28, 1], 'float32');

Este tensor se utilizaría para concatenarse con las matrices de imágenes originales en el eje 0, creando una matriz de imágenes con una cabecera de 1's.

Conclusión

Hemos visto cómo utilizar las funciones tf.ones() y tf.zeros() en Tensorflow.js para crear tensores llenos de unos y ceros respectivamente. Estas funciones son especialmente útiles en la programación de modelos de aprendizaje automático y pueden ser utilizadas en diversos contextos, como por ejemplo, la inicialización de pesos de una red neuronal, la creación de máscaras y matrices de identidad, entre otros.

Si estás interesado en profundizar en el tema, puedes revisar la documentación oficial de Tensorflow.js.

Preguntas frecuentes

¿Puedo especificar el tipo de dato al utilizar la función tf.ones() o tf.zeros()?

Sí, puedes especificar el tipo de dato utilizando el parámetro dtype al llamar cualquiera de las dos funciones. Los tipos de datos disponibles son float32, int32 y bool.

¿Qué otras funciones para crear tensores existen en Tensorflow.js?

Además de las funciones tf.ones() y tf.zeros(), Tensorflow.js tiene otras funciones para crear tensores, como tf.eye(), que crea una matriz de identidad, y tf.fill(), que crea un tensor lleno de un valor específico.

¿Qué pasa si intento crear un tensor con dimensiones negativas?

Si intentas crear un tensor con dimensiones negativas, Tensorflow.js arrojará un error indicando que las dimensiones del tensor no son válidas.

¿Puedo cambiar los valores de un tensor creado con tf.ones() o tf.zeros()?

Sí, puedes cambiar los valores de un tensor creado con cualquiera de las dos funciones mediante los métodos propios de los tensores de Tensorflow.js, como por ejemplo, el método tensor.set().