Tensorflow.js tf.batchNorm()用法及代码示例

Tensorflow.js是由Google开发的开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型以及深度学习神经网络。

.batchNorm() 函数在批量标准化中很有用。

此外，均值、方差、尺度(包括偏移量)可以有两种形状：

它的形状可以与所述输入相同。
在一般情况下，深度大小是指定输入张量的最后一个大小，因此值可以是形状 [depth] 的 tf.Tensor1D。

用法:

tf.batchNorm(x, mean, variance, offset?, scale?, varianceEpsilon?)

参数：

x:规定的输入张量。它可以是 tf.Tensor、TypedArray 或 Array 类型。
mean:规定的平均张量。它可以是 tf.Tensor、tf.Tensor1D、TypedArray 或 Array 类型。
variance:规定的方差张量。它可以是 tf.Tensor、tf.Tensor1D、TypedArray 或 Array 类型。
offset:规定的偏移张量。它是可选的，可以是 tf.Tensor、tf.Tensor1D、TypedArray 或 Array 类型。
scale:规定的尺度张量。它是可选的，可以是 tf.Tensor、tf.Tensor1D、TypedArray 或 Array 类型。
varianceEpsilon:声明的次要浮点数，以逃避被 0 的除法。它是可选的，属于数字类型。

返回值：它返回tf.Tensor。

范例1：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining input tensor
const a = tf.tensor1d([1, 5, 3]);
  
// Defining mean
const b = tf.tensor1d([1, 1, 2]);
  
// Defining variance
const c = tf.tensor1d([1, 0, 1]);
  
// Calling batchNorm() function
tf.batchNorm(a, b, c).print();

输出：

Tensor
    [0, 126.4911041, 0.9995003]

范例2：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining input tensor
const a = tf.tensor1d([1, 5, 3]);
  
// Defining mean
const b = tf.tensor1d([1, 1, 2]);
  
// Defining variance
const c = tf.tensor1d([1, 0, 1]);
  
// Defining offset
const d = tf.tensor1d([1, 6, 2]);
  
// Defining scale
const e = tf.tensor1d([1, 0, 1]);
  
// Calling batchNorm() function
a.batchNorm(b, c, d, e, 9).print();

输出：

Tensor
    [1, 6, 2.3162277]

参考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#batchNorm

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自nidhi1352singh大神的英文原创作品 Tensorflow.js tf.batchNorm() Function。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。