Tensorflow.js tf.layers.globalMaxPooling1d()用法及代码示例

Tensorflow.js 是Google开发的开源工具包，用于在浏览器或节点平台上执行机器学习模型和深度学习神经网络。它还使开发人员能够在 JavaScript 中创建机器学习模型，并直接在浏览器中或通过 Node.js 使用它们。

tf.layers.globalMaxPooling1d() 函数用于对时态数据应用全局最大池操作。

用法:

tf.layers.globalMaxPooling1d( args )

参数：

args: 它接受具有以下属性的对象：
- inputShape: 如果设置了此属性，它将用于构造一个输入层，该输入层将插入到该层之前。
- batchInputShape: 如果指定，它将用于创建一个输入层，该输入层将插入到该层之前。
- batchSize: 它支持inputShape来构建batchInputShape。
- dtype: 这是该层的数据类型。该参数仅适用于输入层。
- name: 它是字符串类型。这是该层的名称。
- trainable: 如果设置为 true，则只有该层的权重会因拟合而改变。
- weights: 图层的初始权重值。
- inputDType:它用于旧版支持。

返回：它返回 GlobalMaxPooling1D。

示例 1：

Javascript


import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
const Input = tf.input({ shape: [2, 5] });
const globalmaxPoolingLayer =
    tf.layers.globalMaxPooling1d(
        { dataFormat: 'channelFirst' }
    );
const Output = globalmaxPoolingLayer.apply(Input);
const Data = tf.ones([3, 2, 5]);
const model =
    tf.model({ inputs: Input, outputs: Output });
model.predict(Data).print();

输出：

Tensor
    [[1, 1, 1, 1, 1],
     [1, 1, 1, 1, 1],
     [1, 1, 1, 1, 1]]

示例 2：

Javascript


import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
const Input = tf.input({ shape: [3, 5] });
const globalmaxPoolingLayer =
    tf.layers.globalMaxPooling1d({ dataFormat: 'channelLast' });
const Output = globalmaxPoolingLayer.apply(Input);
const model = tf.model({ inputs: Input, outputs: Output });
const Data =
    tf.tensor3d([2, 3, 5, 1, 3, 5, 8, 2, 2, 6, 8, 9, 4, 8, 9, 3, 
                 8, 4, 2, 2, 9, 2, 4, 6, 4, 2, 6, 4, 2, 5 ],
                 [2, 3, 5]);
model.predict(Data).print();

输出：

Tensor
    [[8, 9, 5, 8, 9],
     [9, 8, 4, 6, 5]]

参考：https://js.tensorflow.org/api/latest/#layers.globalMaxPooling1d

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注：本文由纯净天空筛选整理自satyam00so大神的英文原创作品 Tensorflow.js tf.layers.globalMaxPooling1d() 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。