Tensorflow.js是Google開發的開源庫,用於在瀏覽器或節點環境中運行機器學習模型和深度學習神經網絡。它還可以幫助開發人員使用JavaScript語言開發ML模型,並可以直接在瀏覽器或Node.js中使用ML。
tf.initializers.glorotNormal() 函數從以 0 為中心且 stddev = sqrt(2 /(fan_in + fan_out)) 的截斷正態分布中提取樣本。請注意,fan_in 是張量權重中的輸入數量,而 fan_out 是張量權重中的輸出數量。
用法:
tf.initializers.glorotNormal(arguments)
參數:
- arguments:它是一個包含種子(一個數字)的對象,它是隨機數生成器的種子/數字。
返回值:它返回 tf.initializers.Initializer。
範例1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
// Initializing the .initializers.glorotNormal() function
console.log(tf.initializers.glorotNormal(9));
// Printing Individual gainvalues
console.log('\nIndividual values:\n');
console.log(tf.initializers.glorotNormal(9).scale);
console.log(tf.initializers.glorotNormal(9).mode);
console.log(tf.initializers.glorotNormal(9).distribution);
輸出:
{ "scale":1, "mode":"fanAvg", "distribution":"normal" } Individual values: 1 fanAvg normal
範例2:
Javascript
// Importing the tensorflow.Js lbrary
import * as tf from "@tensorflow/tfjs
// Defining the input value
const inputValue = tf.input({ shape:[4] });
// Initializing tf.initializers.glorotNormal() function
const funcValue = tf.initializers.glorotNormal(9)
// Creating dense layer 1
const dense_layer_1 = tf.layers.dense({
units:11,
activation:'relu',
kernelInitialize:funcValue
});
// Creating dense layer 2
const dense_layer_2 = tf.layers.dense({
units:7,
activation:'softmax'
});
// Output
const outputValue = dense_layer_2.apply(
dense_layer_1.apply(inputValue)
);
// Creation the model.
const model = tf.model({
inputs:inputValue,
outputs:outputValue
});
// Predicting the output.
model.predict(tf.ones([2, 4])).print();
輸出:
Tensor [[0.1004296, 0.1564845, 0.1716817, 0.1526613, 0.1739253, 0.1059624, 0.1388552], [0.1004296, 0.1564845, 0.1716817, 0.1526613, 0.1739253, 0.1059624, 0.1388552]]
參考:https://js.tensorflow.org/api/latest/#initializers.glorotNormal
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注:本文由純淨天空篩選整理自cyber_psych0大神的英文原創作品 Tensorflow.js tf.initializers.glorotNormal() Function。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。