Tensorflow.js是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和深度学习神经网络。它还可以帮助开发人员使用JavaScript语言开发ML模型,并可以直接在浏览器或Node.js中使用ML。
tf.initializers.randomNormal() 函数产生一个随机正交矩阵。
用法:
tf.initializers.randomNormal(arguments)
参数:
- arguments:它是一个包含下面列出的 3 个 key-values 的对象:
- mean:它是要生成的随机值的平均值。
- stddev:它是要生成的随机值的标准偏差。
- seed:它是随机数生成器的种子。
返回值:它返回 tf.initializers.Initializer
范例1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
// Initializing the .initializers.randomNormal() function
let geek = tf.initializers.randomNormal(3)
// Printing gain value
console.log(geek);
// Printing individual gain value.
console.log('\nIndividual values:\n');
console.log(geek.DEFAULT_MEAN);
console.log(geek.DEFAULT_STDDEV);
console.log(geek.mean);
console.log(geek.stddev);
输出:
{ "DEFAULT_MEAN":0, "DEFAULT_STDDEV":0.05, "mean":0, "stddev":0.05 } Individual values: 0 0.05 0 0.05
范例2:
Javascript
// Importing the tensorflow.Js lbrary
import * as tf from "@tensorflow/tfjs
// Defining the input value
const inputValue = tf.input({shape:[4]});
// Initializing tf.initializers.randomNormal() function.
const funcValue = tf.initializers.randomNormal(3)
// Creating dense layer 1
const dense_layer_1 = tf.layers.dense({
units:5,
activation:'relu',
kernelInitialize:funcValue
});
// Creating dense layer 2
const dense_layer_2 = tf.layers.dense({
units:7,
activation:'softmax'
});
// Output
const outputValue = dense_layer_2.apply(
dense_layer_1.apply(inputValue)
);
// Creation the model.
const model = tf.model({
inputs:inputValue,
outputs:outputValue
});
// Predicting the output.
model.predict(tf.ones([2, 4])).print();
输出:
Tensor [[0.1165049, 0.2952721, 0.1367277, 0.1689866, 0.0897676, 0.0964029, 0.0963382], [0.1165049, 0.2952721, 0.1367277, 0.1689866, 0.0897676, 0.0964029, 0.0963382]]
参考:https://js.tensorflow.org/api/3.6.0/#initializers.randomNormal
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注:本文由纯净天空筛选整理自thacker_shahid大神的英文原创作品 Tensorflow.js tf.initializers.randomNormal() 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。