Tensorflow.js tf.constraints.maxNorm()用法及代碼示例

Tensorflow.js是一個開放源代碼庫，由Google開發，用於在瀏覽器或節點環境中運行機器學習模型以及深度學習神經網絡。

tf.constraints.maxNorm() 繼承自約束類。約束是層的屬性，如權重、內核、偏差。它在模型構建時分配給層。MaxNorm 是權重約束。它將權重約束到每個隱藏層的範數小於或等於所需值。在這篇文章中，我們將看到 maxNorm() 函數以及它如何處理約束。

用法:

tf.constraints.maxNorm(maxValue, axis)

參數：

• maxValue:進料重量的最大標準。
• axis:它是範數計算的軸。

返回值：它返回 tf.constraints.Constraint。

範例1：在此示例中，我們將創建 maxNorm 函數並將 maxValue 設為 2，將軸設為 0。

// Importing the tensorflow.Js lbrary
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Use maxNorm() function
var a=tf.constraints.maxNorm(2,0)
  
// Print
console.log(a)

輸出：

{
    "defaultMaxValue":2,
    "defaultAxis":0,
    "maxValue":2,
    "axis":0
}

範例2：在這個例子中，我們將創建一個密集層模型，並將內核和偏置約束作為 maxNorm 傳遞。

// Import tensorflow.js
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
  
// Defien dense layer
const denseLayer = tf.layers.dense({ 
    units:6,
    kernelInitializer:'heNormal',
    kernelConstraint:'maxNorm',
    biasConstraint:'maxNorm',
    useBias:true 
});
  
// Define input and output
const inp = tf.ones([2, 3]);
const out = denseLayer.apply(inp);
      
// Print the output
out.print()

輸出：

Tensor
   [[0.770891, -0.191616, -1.3709277, -1.010246, 1.0177934, 0.6692461],
    [0.770891, -0.191616, -1.3709277, -1.010246, 1.0177934, 0.6692461]]

參考：https://js.tensorflow.org/api/latest/#class:constraints.Constraint