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

Tensorflow.js是一个开放源代码库，由Google开发，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型以及深度学习神经网络。

tf.layers.reshape() 函数用于将输入重塑为特定形状。

用法:

tf.layers.reshape(args)

参数：此函数将 args 对象作为参数，它可以具有以下属性：

targetShape:它是一个不包括批次轴的数字。
inputShape:它是一个数字，用于创建要在该层之前插入的输入层。
batchInputShape:它是一个数字，用于创建要在该层之前插入的输入层。
batchSize:它是一个用于构造batchInputShape 的数字。
dtype:该层的数据类型。
name:这是该层的字符串。
trainable:它是一个布尔值，其中该层的权重是否可以通过拟合更新。
weights:层的初始权重值。
inputDtype:它用于旧版支持。不要用于新代码。

返回值：它返回重塑。

下面的示例演示了使用 tf.layers.reshape() 函数对图层进行整形。

范例1：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining the tensor input elements 
const input = tf.input({shape:[2, 6]});
  
// Calling the layers.reshape ( ) function
const reshapeLayer = tf.layers.reshape({targetShape:[3, 9]});
  
// Inspect the inferred output shape of the
// Reshape layer, which equals `[null, 3, 9]`. 
// (The 1st dimension is the undermined batch size.)
console.log(JSON.stringify(
    reshapeLayer.apply(input).shape));

输出：

[null, 3, 9]

范例2：在这个例子中，我们谈论的是层的重塑。

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining the tensor input elements 
const input = tf.input({shape:[4, 8]});
  
// Calling the layers.reshape ( ) function
const reshapeLayer = 
    tf.layers.reshape({targetShape:[4, 8]});
  
// Inspect the inferred output shape of
// the Reshape layer, which equals `[null, 4, 8]`. 
// (The 1st dimension is the undermined batch size.)
console.log(JSON.stringify(
    reshapeLayer.apply(input).shape));

输出：

[null, 4, 8]

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

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