Tensorflow.js tf.layers.leakyReLU()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.leakyReLU() 函数用于对数据应用修正线性单元激活函数的泄漏版本。

用法:

tf.layers.leakyReLU(args?)

输入形状：任意。当使用该层作为模型中的初始层时，请使用 inputShape 配置。

输出形状：输出与输入具有相同的形状。

参数：它接受 args 对象，该对象可以具有以下属性：

• args:它是一个包含以下属性的对象：
  • 阿尔法(数字)：这是负斜率系数。默认值为 0.3。
  • 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:如果设置了此属性，将创建一个输入层并将其插入到该层之前。
  • batchSize:如果未提供batchInputShape而提供了inputShape，则使用batchSize来构建batchInputShape。
  • dtype:这是该层的数据类型。 float32 是默认值。该参数仅适用于输入层。
  • name:这是图层的名称，是字符串类型。
  • trainable:如果该层的权重可以通过拟合来改变。 True 是默认值。
  • weights:图层的初始权重值。
  • inputDType:此属性用于旧版支持。它不用于新代码。

返回：它返回一个对象(LeakyReLU)。

示例 1：

import * as tf from "@tensorflow/tfjs"; 
  
const leakyReLULayer = tf.layers.leakyReLU({alpha: 0.2}); 
      
const x = tf.tensor([-1, 8, 19, -12]); 
  
leakyReLULayer.apply(x).print();

输出：

Tensor
   [-0.2, 8, 19, -2.4000001]

示例 2：

import * as tf from "@tensorflow/tfjs"; 
  
const leakyReLULayer = tf.layers.leakyReLU(); 
      
const x = tf.tensor([1.12, -0.8, 1.9, 0.12, 0.25, -3.4], [2, 3]); 
  
leakyReLULayer.apply(x).print();

输出：

Tensor
   [[1.12, -0.24, 1.9  ],
    [0.12, 0.25 , -1.02]]

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