Tensorflow.js tf.layers.minimum()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.minimum()函数用于创建一个图层，该图层用于计算输入数组的逐元素最小值。它以具有相同形状的张量列表作为输入。

用法:

tf.layers.minimum (args)

参数：

它以object：args(Object)作为输入。提供args对象作为输入是可选的。以下是您可以在args对象中提供的字段。

inputShape((null或number)[])：创建一个在该层之前插入的输入层。
batchInputShape((null或number)[])：具有与上述参数相同的目的，但如果同时定义了输入形状和batchInputShape，则首选batchInputShape。
batchSize(数字)：如果未同时指定以上两个参数，则使用batch Size构造batchInputShape。
dtype:图层的数据类型。例如：float32，int32等。
名称(字符串)：它用于为图层命名。
权重(tf.Tensor [])：它提供初始重量值。
可训练的(布尔值)：它用于指定权重是否可以通过拟合更新。默认值是true。

返回值：它返回逐个元素的最小值。

范例1：

Javascript


const tf = require("@tensorflow/tfjs")
  
// providing input
const x = tf.input({shape:[4, 4, 4]});
const y = tf.input({shape:[4, 4, 4]});
  
// creating required layer
const minimumLayer = tf.layers.minimum();
const minimum = minimumLayer.apply([x, y]);
console.log(minimum.shape);

输出：

[ null, 4, 4, 4 ]

范例2：

在此示例中，我们将为args对象提供名称和可训练字段的输入。

Javascript


const tf = require("@tensorflow/tfjs")
  
// providing input
const x = tf.input({shape:[5, 5, 5]});
const y = tf.input({shape:[5, 5, 5]});
const z = tf.input({shape:[5, 5, 5]});
  
// creating required layer
const minimumLayer = tf.layers.minimum({name:"layer1", trainable:false});
const minimum = minimumLayer.apply([x, y, z]);
console.log(minimumLayer.name)
console.log(minimumLayer.trainable)
console.log(minimumLayer.shape);

输出：

layer1
false
[ null, 5, 5, 5 ]

参考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#minimum

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注：本文由纯净天空筛选整理自parasmadan15大神的英文原创作品 Tensorflow.js tf.layers.minimum() 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。