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

模型中的层是模型构建的基本块，因为每一层都对下一层的输入和输出执行一些计算。
tf.layers.permute() 函数继承自 layer 类，用于以给定模式排列输入的维度，也用于将 RNN 和 convnet 连接在一起。在这篇文章中，我们将了解这个函数是如何工作的。

用法：

tf.layers.permute(agrs)

参数：

• dims:它是一个整数数组，表示排列模式。它不包括批次维度。
• inputShape:它用于创建和插入输入层。
• batchInputShape:它用于创建和插入输入层。如果同时提到 inputShape 和 batchInputShape，则将使用 batchInputShape。
• batchSize:它用于在指定 inputShape 而没有指定 batchInputShape 时创建 batchInputShape。
• dtype:层的数据类型。
• name:它代表图层的名称。
• trainable:它是一个布尔值，表示是否通过拟合更新权重。
• weights:它是一个权重数组，表示层的初始权重值。

返回值：置换

范例1：在这个例子中，我们将创建一个具有单层的模型，并且只将所需的参数传递给 permute() 函数。

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
//create model
const model = tf.sequential();
 
//add layer into model and use permute() method
model.add(tf.layers.permute({
   dims:[2,1],
   inputShape:[8,8]
}));
 
//print outputShape
console.log("Output Shape"+model.outputShape);
 
//model summary()
model.summary()

输出：

Output Shape,8,8
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output shape              Param #    
=================================================================
permute_Permute11 (Permute)  [null,8,8]                0          
=================================================================
Total params:0
Trainable params:0
Non-trainable params:0
_________________________________________________________________

范例2：在这个例子中，我们将使用 permute() 函数创建具有 2 层第 1 层和第 2 层的模型，并将所有参数传递给它。

// Importing the tensorflow.js library
//import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
//create model
const model = tf.sequential();
 
//add layer into model and use permute() method
//layer 1
model.add(tf.layers.permute({
   dims:[2,1],
   inputShape:[10,64],
   dtype:'int32',
   name:'layer1',
   batchSize:2,
  trainable:true,
  inputDType:'int32'
   
}));
 
//add layer2
model.add(tf.layers.permute({
   dims:[2,1],
   inputShape:[8,16],
   dtype:'int32',
   name:'layer2',
   batchSize:2,
  trainable:true,
  inputDType:'int32'
   
}));
 
//print outputShape
console.log("Output Shape:"+model.outputShape);
 
//model summary()
model.summary()

输出：

Output Shape:2,10,64
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output shape              Param #    
=================================================================
layer1 (Permute)             [2,64,10]                 0          
_________________________________________________________________
layer2 (Permute)             [2,10,64]                 0          
=================================================================
Total params:0
Trainable params:0
Non-trainable params:0
_________________________________________________________________

参考文献：https://js.tensorflow.org/api/latest/#layers.permute