Tensorflow.js tf.prelu()用法及代码示例

Tensorflow.js是由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以及深度学习神经网络。

.prelu()函数用于查找指定张量输入的泄漏校正线性以及参数alpha，并逐个元素地完成。

用法：

tf.prelu(x, alpha)

其中，x <0？ alpha * x：f(x)= x

Parameters:

x:它是指定的张量输入，可以是tf.Tensor，TypedArray或Array类型。
alpha:它是张量输入中指定负值的指定比例因子，可以是tf.Tensor，TypedArray或Array类型。

返回值：它返回tf.Tensor对象。

范例1：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining tensor input elements
const y = tf.tensor1d([-11, 12, -31, 36]);
  
// Defining alpha
const alp = tf.scalar(0.2);
  
// Calling prelu() method and
// Printing output
y.prelu(alp).print();

输出：

Tensor
    [-2.2, 12, -6.2000003, 36]

范例2：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling prelu() method and
// Printing output
var res = tf.prelu(tf.tensor1d(
  [-1.9, 8.2, -6.1, 13.6]), tf.scalar(-1));
res.print();

输出：

Tensor
    [1.9, 8.1999998, 6.0999999, 13.6000004]

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

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注：本文由纯净天空筛选整理自nidhi1352singh大神的英文原创作品 Tensorflow.js tf.prelu() 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。