您能在TensorFlow JS中高效地复制tf.random_crop吗？

const tf = require('@tensorflow/tfjs');

async function efficientRandomCrop(input, size) {
  const inputShape = input.shape;
  const [height, width] = size;

  // 计算起始索引的范围
  const maxStartIndexHeight = inputShape[0] - height;
  const maxStartIndexWidth = inputShape[1] - width;

  // 生成随机的起始索引
  const startIndexHeight = Math.floor(Math.random() * maxStartIndexHeight);
  const startIndexWidth = Math.floor(Math.random() * maxStartIndexWidth);

  // 使用tf.slice函数提取子张量
  const cropped = tf.slice(input, [startIndexHeight, startIndexWidth, 0], [height, width, -1]);

  // 使用tf.randomUniform函数生成随机张量
  const random = tf.randomUniform([height, width, inputShape[2]], 0, 1);

  // 使用tf.mul函数将子张量与随机张量相乘
  const result = tf.mul(cropped, random);

  return result;
}

// 示例用法
const input = tf.randomNormal([100, 100, 3]); // 输入张量
const size = [50, 50]; // 裁剪大小

efficientRandomCrop(input, size).then(result => {
  console.log(result);
});