在 TensorflowJS 中计算标准差？

Question

我正在编写我的第一个 TFJS 演示应用程序。我有一个训练有素的猫/狗二元分类器，我已经使用转换器对其进行了转换。我可以加载模型并传递来自 iPhone 或 Android 相机的图像进行分类。不幸的是，结果很糟糕。我的模型是使用 keras ImageDataGenerator 进行训练的，samplewise_center 和 samplewise_std_normalization 均设置为 true。我现在非常确定我需要在我的应用程序中进行相同的标准化。

我在完整的 API 中看到了 tf.math.reduce_mean() 和 reduce_std() 。在 JS API 中，我看到 ts.mean() 但没有 ts.std()。我需要从头开始计算 std 吗？

Answer 1

js api 中还没有计算标准差的运算符。它可以从头开始计算，也可以用来tf.moments获取方差，然后使用平方根计算标准差。

const a = tf.tensor1d([1, 2, 3]);

tf.moments(a).variance.print()
tf.moments(a).variance.sqrt().print()