如何将映射函数应用于张量？（张量流.js）答案

【问题标题】：How do I apply a map function to a tensor ? (Tensorflow.js)如何将映射函数应用于张量？（张量流.js）
【发布时间】：2018-05-10 07:36:17
【问题描述】：

如何将函数应用于张量的每个元素，例如

var new_tensor = old_tensor.map(map_function)

【问题讨论】：

@nathan 的答案在所有情况下都有效，但速度很慢，因为需要从 webgl 环境传输数据。如果您只想从旧值中计算出新值，请考虑使用 tf 数学方法。如果您能提供您想申请的map_function，这将有所帮助。
@SebastianSpeitel 我需要映射函数来改变神经网络的权重。所以基本上，地图功能是随机化一些权重
如果有帮助，有一个tf.layers.dropout，正是因为这个原因而存在：js.tensorflow.org/api/0.10.0/#layers.dropout
@Aditya 为你做了这些工作吗？

标签： tensorflow tensor tensorflow.js

【解决方案1】：

如果您使用oldTensor 的dataSync 方法，您可以获得一个TypedArray，您可以对其进行映射。

var old_tensor_vals = old_tensor.dataSync()
var new_tensor_vals = old_tensor_vals.map(map_function)

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您的map_function 足够具体，您可以简单地使用张量数学来完成。

下面的函数是实现：

old => Math.random()>chance?Math.random():old;

const old = tf.randomUniform([10], 0, 10);
const chance = 0.75;

const mapped = tf.tidy(() => {
  const max = Math.round(100 * chance);
  const min = max - 1;
  const random = tf.randomUniform([old.shape[0]], 0, 100).floor();
  const ones = random.clipByValue(min, max).sub(tf.scalar(min));
  ones.print();

  const zeros = ones.sub(tf.scalar(1)).neg();
  zeros.print();

  const newValues = tf.randomUniform([old.shape[0]]); //or whatever you want
  //newValues.print();

  return old.mul(ones).add(newValues.mul(zeros));
});

old.print();
mapped.print();

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.10.0">
</script>

【讨论】：