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.randomUniform() 函數生成初始化為均勻分布的隨機值。這些值在配置的 min-value 和 max-value 之間均勻分布。
用法:
tf.initializers.randomUniform(arguments)
參數:
- arguments:它是一個包含下麵列出的 3 個 key-values 的對象:
- mean:它是要生成的隨機值的平均值。
- stddev:它是要生成的隨機值的標準偏差。
- seed:它是隨機數生成器的種子。
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.randomUniform() function
let geek = tf.initializers.randomUniform(5)
// Printing gain value
console.log(geek);
// Printing individual gain value.
console.log('\nIndividual values:\n');
console.log(geek.DEFAULT_MINVAL);
console.log(geek.DEFAULT_MAXVAL);
console.log(geek.minval);
console.log(geek.maxval);
輸出:
{ "DEFAULT_MINVAL":-0.05, "DEFAULT_MAXVAL":0.05, "minval":-0.05, "maxval":0.05 } Individual values: -0.05 0.05 -0.05 0.05
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.randomUniform() function.
const funcValue = tf.initializers.randomUniform(8)
// Creating dense layer 1
const dense_layer_1 = tf.layers.dense({
units:5,
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 [[0.1145501, 0.133405, 0.0640167, 0.2349582, 0.1064994, 0.0799759, 0.2665946], [0.1145501, 0.133405, 0.0640167, 0.2349582, 0.1064994, 0.0799759, 0.2665946]]
參考:https://js.tensorflow.org/api/3.6.0/#initializers.randomUniform
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注:本文由純淨天空篩選整理自thacker_shahid大神的英文原創作品 Tensorflow.js tf.initializers.randomUniform() 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。