Tensorflow.js tf.layers getConfig()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 getConfig() 函數用於獲取層的配置。

用法:

getConfig()

參數：該函數不接受任何參數。

返回值：該函數返回層的配置。

範例1：在這個例子中我們將得到最小層的配置。

const tf = require("@tensorflow/tfjs")
 
// Creating a minLayer
const minLayer = tf.layers.minimum();
 
// Getting the configuration of the layer
const config = minLayer.getConfig();
console.log(config)

輸出：

{ name:'minimum_Minimum1', trainable:true }

範例2：在這個例子中我們將得到密集層的配置。

const tf = require("@tensorflow/tfjs")
 
// Creating a minLayer
const denseLayer = tf.layers.dense({units:1});
 
// Getting the configuration of the layer
const config = denseLayer.getConfig();
console.log(config)

輸出：

{ units:1,
  activation:'linear',
  useBias:true,
  kernelInitializer:
   { className:'VarianceScaling',
     config:
      { scale:1, mode:'fanAvg', 
      distribution:'normal', seed:null } },
  biasInitializer:{ className:'Zeros', config:{} },
  kernelRegularizer:null,
  biasRegularizer:null,
  activityRegularizer:null,
  kernelConstraint:null,
  biasConstraint:null,
  name:'dense_Dense1',
  trainable:true }

範例3：在這個例子中我們將得到應用層的配置。

const tf = require("@tensorflow/tfjs")
 
// Creating a minLayer
const activationLayer =
    tf.layers.activation({activation:'relu6'});
 
// Getting the configuration of the layer
const config = activationLayer.getConfig();
console.log(config)

輸出：

{ activation:'relu6',
  name:'activation_Activation1',
  trainable:true }

參考：https://js.tensorflow.org/api/latest/#tf.layers.Layer.getConfig