TensorFlow.js中的tf.signal.frame()函数

简介

Tensorflow.js是Google发行的开源机器学习库，它使得通过JavaScript在浏览器中进行机器学习变得更加简单。Tensorflow.js提供了许多机器学习相关的函数，其中就包括tf.signal.frame()函数。该函数可以将长度为N的一维张量分成长度为frameLength的帧段，返回一个形状为[numFrames，frameLength]的二维张量，其中numFrames为帧段的数量。

核心语法

tf.signal.frame(signal: tf.Tensor1D, frameLength: number, frameStep: number, padEnd?: boolean): tf.Tensor2D

参数说明

tf.signal.frame()函数有四个参数：

• signal: tf.Tensor1D，必选参数，一维张量，即长度为N的数据。
• frameLength: number，必选参数，表示帧长，即每帧包含的数据长度。
• frameStep: number，必选参数，表示帧移，即相邻两帧之间的间距。
• padEnd (可选参数): 到信號末尾添加額外的零生成的塊數，使其长度與整数帧长度相同。

示例

以下示例将展示如何使用tf.signal.frame()函数将一维张量avengers（长度为24）分成长度为5的帧段：

const avengers = tf.tensor1d([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24]);
const frameLength = 5;
const frameStep = 3;
const framed = tf.signal.frame(avengers, frameLength, frameStep);

console.log(`Input tensor: ${avengers.shape}`);
console.log(`Framed tensor: ${framed.shape}`);

执行上述代码，输出结果如下所示：

Input tensor: [24]
Framed tensor: [7,5]

由结果可知，原始输入avengers一维张量的长度为24，而使用tf.signal.frame()函数之后，返回的是一个7x5的二维张量。

注意事项

• signal参数必须是长度为N的一维张量；
• frameLength和frameStep参数必须为整数；
• 如果padEnd参数设置为true，则最后一帧不足长度的部分将用0进行填充；
• 请注意张量的形状和数据类型。