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tf.layers.convLstm2dCell() 用於創建 ConvLSTM2DCell,它與 ConvRNN2D 子類 ConvLSTM2D 不同,調用方法僅獲取單個時間步的輸入數據並返回該時間步的單元輸出。 convLstm2dCell 是 ConvLSTM2D 的 Cell 類。
用法:
tf.layers.convLstmd2dCell( args )
參數:
- args: 它需要一個具有以下參數的對象:
- activation: 這是要使用的激活函數。默認為雙曲正切。如果傳遞 null,則將使用 ‘linear’ 激活函數。
- useBias: 它指定是否使用偏差向量。
- kernelInitializer: 它是核權重矩陣的初始化器,用於輸入的線性變換。
- recurrentInitializer: 它是recurrent_Kernel權重矩陣的初始化器,用於循環狀態的線性變換。
- biasInitializer: 它是偏置向量的初始值設定項。
- kernelRegularizer: 它是應用於核權重矩陣的正則化函數。
- recurrentRegularizer: 它是應用於 recurrentKernel 權重矩陣的正則化函數。
- biasRegularizer: 它是應用於偏置向量的正則化函數。
- kernelConstraint: 它是應用於核權重矩陣的約束函數。
- recurrentConstraint: 它是應用於 recurrentKernel 權重矩陣的約束函數。
- biasConstraint: 它是應用於偏置向量的約束函數。
- dropout: 它是 0 到 1 之間的數字,指示輸入線性變換要丟棄的單位。
- recurrentDropout: 它是降低循環狀態線性變換的分數。
- dropoutFunc: 這用於測試 DI。
- inputShape: 它應該是一個數字數組。該字段用於創建一個輸入層,該輸入層用於插入到該層之前。
- batchInputShape: 它應該是一個數字數組。如果提供 inputShape 和此字段作為創建用於插入到該圖層之前的輸入圖層的參數,則將使用此字段。
- batchSize: 它應該是一個數字。在沒有batchInputShape的情況下,該字段用於使用inputShape創建batchInputShape。 batchInputShape:[batchSize,...inputShape]。
- dtype: 如果該層用作輸入層,則該字段用作該層的數據類型。
- name: 它應該是字符串類型。該字段定義該層的名稱。
- trainable: 它應該是布爾值。該字段定義該層的權重是否可以通過擬合進行訓練。
- weights: 這應該是一個定義該層初始權重值的張量。
- inputDType: 這是用於舊版支持的數據類型。
- recurrentActivation: 它指定將用於循環步驟的激活函數。該參數的默認值為硬 sigmoid。
- unitForgetBias: 它應該是布爾值。它用於在初始化時將遺忘門的偏差加 1。
- implementation: 它指定了實現模式。它可以是 1 或 2。為了獲得卓越的性能,建議實施。
- filters: 它是多個濾波器的卷積。
- kernelSize: 它是卷積窗口將具有的維度。
- strides: 它是每個維度上卷積層的步長。
- padding: 應該是‘valid’, ‘same’和‘causal’。它定義了填充模式。
- dataFormat: 它定義了數據的格式,它告訴輸入中維度的順序。
- dilationRate: 卷積層在每個維度上應擴張到的擴張率。
Parameters: 它返回ConvLSTMCell
示例 1:
Javascript
import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
// InputShape and Input layer for convLstm2dCell layer
const InputShape = [ 4, 2, 5, 5, 2];
const input = tf.input({ shape: InputShape });
// Creating ConvLstm2dCell
const convLstm2dCell = tf.layers.convLstm2dCell(
{ filters:4, kernelSize:4});
const output = convLstm2dCell.apply(input);
// Printing summary of layers
const model = tf.model({ inputs: input, outputs: output });
model.summary();
輸出:
__________________________________________________________________________________________ Layer (type) Input Shape Output shape Param # ========================================================================================== input6 (InputLayer) [[null,4,2,5,5,2]] [null,4,2,5,5,2] 0 __________________________________________________________________________________________ conv_lst_m2d_cell_ConvLSTM2 [[null,4,2,5,5,2]] [null,4,2,5,5,2] 1552 ========================================================================================== Total params: 1552 Trainable params: 1552 Non-trainable params: 0 __________________________________________________________________________________________
示例 2:
Javascript
// Importing header file
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
// Creating layer for convLstm2dCell
const filters = 3;
const kernelSize = 3;
const inputShape = [1, 3, 3, 3];
const input = tf.ones(inputShape);
const convLstm2dCell = tf.layers
.convLstm2dCell({filters, kernelSize});
convLstm2dCell.build(input.shape);
const outShape = [1, 1, 1, 3];
const c = tf.zeros(outShape);
const h = tf.zeros(outShape);
// Printing Tensor
const [first, second, third] =
convLstm2dCell.call([input, c, h], {});
console.log("First Tensor");
first.print();
console.log("\nSecond Tensor");
second.print();
console.log("\nThird Tensor");
third.print();
輸出:
First Tensor Tensor [ [ [[0.1302425, 0.0364179, 0.0439035],]]] Second Tensor Tensor [ [ [[0.1302425, 0.0364179, 0.0439035],]]] Third Tensor Tensor [ [ [[0.3106561, 0.1217758, 0.1326777],]]]
參考:https://js.tensorflow.org/api/latest/#layers.convLstm2dCell
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- Tensorflow.js tf.layers.simpleRNNCell()用法及代碼示例
注:本文由純淨天空篩選整理自satyam00so大神的英文原創作品 Tensorflow.js tf.layers.convLstm2dCell() 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。