Tensorflow.js tf.layers.concatenate()用法及代碼示例

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。

tf.layers.concatenate() 函數用於連接輸入數組。

用法:

tf.layers.concatenate()

參數：

args(Object):指定給定的對象。它是一個可選參數
axis(number):指定輸入將沿其連接的軸。它遵循基於 0 的索引，其值必須在 [-rank, rank) 範圍內。它可以是積極的，也可以是消極的。這裏，正軸的範圍從 0 到 rank(values) 並指定 axis-th 維度。負值指定軸 + rank(values)-th 維度。它可以是積極的，也可以是消極的。默認值為 0。
inputShape:如果定義了此參數，它將創建另一個輸入層以插入到該層之前。
batchInputShape:如果定義了此參數，它將創建另一個輸入層以插入到該層之前。
batchSize:用於構造batchInputShape(如果尚未指定)。
dtype:指定該層的數據類型。該參數的默認值為 ‘float32’。
name:指定該層的名稱。
trainable:指定該層的權重是否可通過擬合更新。
weights:指定圖層的初始權重值。
inputDType:‘float32’ 或 ‘int32’ 或 ‘bool’ 或 ‘complex64’ 或 ‘string’。

返回值：單個張量，它是所有輸入的串聯。

例子1

Javascript


// Import the library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Inputs
const input1 = tf.input({shape:[3, 2]})
const input2 = tf.input({shape:[3, 2]})
const input3 = tf.input({shape:[3, 2]})
  
// Create new concatenate layer
const concatenateLayer = tf.layers.concatenate();
const output = concatenateLayer.apply([input1, input2, input3]);
  
// Print shape of resulting tensor
console.log(JSON.stringify(output.shape));

輸出

[pre][null, 3, 6]

例子2

Javascript


// Import the library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Inputs
const input1 = tf.tensor([-2, 1, 0, 5]);
const input2 = tf.tensor([3, 2, 3, 2]);
const input3 = tf.tensor([4, 3, 1, 2]);
  
// Create new concatenate layer
const concatLayer = tf.layers.concatenate();
const output = concatLayer.apply([input1, input2, input3]);
  
// Print resulting tensor
console.log(output);

輸出

Tensor
    [-2, 1, 0, 5, 3, 2, 3, 2, 4, 3, 1, 2]

參考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#layers.concatenate

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注：本文由純淨天空篩選整理自abhinavjain194大神的英文原創作品 Tensorflow.js tf.layers.concatenate() 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。