Tensorflow.js tf.layers.embedding()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。

tf.layers.embedding() 函数用于将正整数映射到固定大小的密集向量中。

用法:

tf.layers.embedding(args)

参数：此函数接受 args 作为参数，该参数可以具有以下属性：

• inputDim:它用于指定词汇量大小。
• outputDim:它用于指定密集嵌入的维度。
• embeddingsInitializer:它用于指定嵌入矩阵的初始值设定项。
• embeddingsRegularizer:它用于指定将哪个正则化函数应用于嵌入矩阵。
• activityRegularizer:它用于指定哪个正则化函数应用于激活。
• embeddingsConstraint：用于指定将哪个约束函数应用于嵌入矩阵。
• maskZero:用于检查输入值 0 是否为特殊填充值。
• inputLength:它用于指定输入序列的长度。
• inputShape:它用于创建要在该层之前插入的输入层。
• batchInputShape:它用于创建要在该层之前插入的输入层。
• batchSize:如果指定了 inputShape 而没有指定 batchInputShape，则它用于构造 batchInputShape。
• dtype:它用于表示该层的数据类型。
• name:它用于表示该层的名称。
• trainable:它用于指示该层的权重是否可以通过拟合更新。
• weights:它用于表示层的初始权重值。
• inputDType:它仅用于遗留支持，不用于新代码。

返回值：它返回嵌入。

范例1：

// Import library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
    
// Create embedding layer
const embeddingLayer = tf.layers.embedding({
   inputDim:10,
   outputDim:3,
  inputLength:2
});
  
const input = tf.ones([2, 2]);
  
// Apply embedding to input 
const output = embeddingLayer.apply(input);
    
// Print the output
console.log(output)

输出：

Tensor
    [[[0.0179072, 0.0069226, 0.0202718],
      [0.0179072, 0.0069226, 0.0202718]],

     [[0.0179072, 0.0069226, 0.0202718],
      [0.0179072, 0.0069226, 0.0202718]]]

范例2：

// Import the library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
    
// Create embedding layer
const embeddingLayer = tf.layers.embedding({
   inputDim:100,
   outputDim:4,
  inputLength:3
});
    
const input = tf.ones([3, 3]);
  
// Apply embedding to input
const output = embeddingLayer.apply(input);
    
// Print the output
console.log(output)

输出：

Tensor
    [[[0.0443502, -0.0342815, 0.0228792, 0.0198386],
      [0.0443502, -0.0342815, 0.0228792, 0.0198386],
      [0.0443502, -0.0342815, 0.0228792, 0.0198386]],

     [[0.0443502, -0.0342815, 0.0228792, 0.0198386],
      [0.0443502, -0.0342815, 0.0228792, 0.0198386],
      [0.0443502, -0.0342815, 0.0228792, 0.0198386]],

     [[0.0443502, -0.0342815, 0.0228792, 0.0198386],
      [0.0443502, -0.0342815, 0.0228792, 0.0198386],
      [0.0443502, -0.0342815, 0.0228792, 0.0198386]]]

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