Tensorflow.js tf.layers getConfig()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 getConfig() 函数用于获取层的配置。

用法:

getConfig()

参数：该函数不接受任何参数。

返回值：该函数返回层的配置。

范例1：在这个例子中我们将得到最小层的配置。

const tf = require("@tensorflow/tfjs")
 
// Creating a minLayer
const minLayer = tf.layers.minimum();
 
// Getting the configuration of the layer
const config = minLayer.getConfig();
console.log(config)

输出：

{ name:'minimum_Minimum1', trainable:true }

范例2：在这个例子中我们将得到密集层的配置。

const tf = require("@tensorflow/tfjs")
 
// Creating a minLayer
const denseLayer = tf.layers.dense({units:1});
 
// Getting the configuration of the layer
const config = denseLayer.getConfig();
console.log(config)

输出：

{ units:1,
  activation:'linear',
  useBias:true,
  kernelInitializer:
   { className:'VarianceScaling',
     config:
      { scale:1, mode:'fanAvg', 
      distribution:'normal', seed:null } },
  biasInitializer:{ className:'Zeros', config:{} },
  kernelRegularizer:null,
  biasRegularizer:null,
  activityRegularizer:null,
  kernelConstraint:null,
  biasConstraint:null,
  name:'dense_Dense1',
  trainable:true }

范例3：在这个例子中我们将得到应用层的配置。

const tf = require("@tensorflow/tfjs")
 
// Creating a minLayer
const activationLayer =
    tf.layers.activation({activation:'relu6'});
 
// Getting the configuration of the layer
const config = activationLayer.getConfig();
console.log(config)

输出：

{ activation:'relu6',
  name:'activation_Activation1',
  trainable:true }

参考：https://js.tensorflow.org/api/latest/#tf.layers.Layer.getConfig