Tensorflow.js tf.layers.concatenate()用法及代码示例

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。

tf.layers.concatenate() 函数用于连接输入数组。

用法:

tf.layers.concatenate()

参数：

args(Object):指定给定的对象。它是一个可选参数
axis(number):指定输入将沿其连接的轴。它遵循基于 0 的索引，其值必须在 [-rank, rank) 范围内。它可以是积极的，也可以是消极的。这里，正轴的范围从 0 到 rank(values) 并指定 axis-th 维度。负值指定轴 + rank(values)-th 维度。它可以是积极的，也可以是消极的。默认值为 0。
inputShape:如果定义了此参数，它将创建另一个输入层以插入到该层之前。
batchInputShape:如果定义了此参数，它将创建另一个输入层以插入到该层之前。
batchSize:用于构造batchInputShape(如果尚未指定)。
dtype:指定该层的数据类型。该参数的默认值为 ‘float32’。
name:指定该层的名称。
trainable:指定该层的权重是否可通过拟合更新。
weights:指定图层的初始权重值。
inputDType:‘float32’ 或 ‘int32’ 或 ‘bool’ 或 ‘complex64’ 或 ‘string’。

返回值：单个张量，它是所有输入的串联。

例子1

Javascript


// Import the library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Inputs
const input1 = tf.input({shape:[3, 2]})
const input2 = tf.input({shape:[3, 2]})
const input3 = tf.input({shape:[3, 2]})
  
// Create new concatenate layer
const concatenateLayer = tf.layers.concatenate();
const output = concatenateLayer.apply([input1, input2, input3]);
  
// Print shape of resulting tensor
console.log(JSON.stringify(output.shape));

输出

[pre][null, 3, 6]

例子2

Javascript


// Import the library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Inputs
const input1 = tf.tensor([-2, 1, 0, 5]);
const input2 = tf.tensor([3, 2, 3, 2]);
const input3 = tf.tensor([4, 3, 1, 2]);
  
// Create new concatenate layer
const concatLayer = tf.layers.concatenate();
const output = concatLayer.apply([input1, input2, input3]);
  
// Print resulting tensor
console.log(output);

输出

Tensor
    [-2, 1, 0, 5, 3, 2, 3, 2, 4, 3, 1, 2]

参考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#layers.concatenate

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自abhinavjain194大神的英文原创作品 Tensorflow.js tf.layers.concatenate() 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。