Tensorflow.js tf.layers.globalMaxPooling1d()用法及代碼示例

Tensorflow.js 是Google開發的開源工具包，用於在瀏覽器或節點平台上執行機器學習模型和深度學習神經網絡。它還使開發人員能夠在 JavaScript 中創建機器學習模型，並直接在瀏覽器中或通過 Node.js 使用它們。

tf.layers.globalMaxPooling1d() 函數用於對時態數據應用全局最大池操作。

用法:

tf.layers.globalMaxPooling1d( args )

參數：

args: 它接受具有以下屬性的對象：
- inputShape: 如果設置了此屬性，它將用於構造一個輸入層，該輸入層將插入到該層之前。
- batchInputShape: 如果指定，它將用於創建一個輸入層，該輸入層將插入到該層之前。
- batchSize: 它支持inputShape來構建batchInputShape。
- dtype: 這是該層的數據類型。該參數僅適用於輸入層。
- name: 它是字符串類型。這是該層的名稱。
- trainable: 如果設置為 true，則隻有該層的權重會因擬合而改變。
- weights: 圖層的初始權重值。
- inputDType:它用於舊版支持。

返回：它返回 GlobalMaxPooling1D。

示例 1：

Javascript


import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
const Input = tf.input({ shape: [2, 5] });
const globalmaxPoolingLayer =
    tf.layers.globalMaxPooling1d(
        { dataFormat: 'channelFirst' }
    );
const Output = globalmaxPoolingLayer.apply(Input);
const Data = tf.ones([3, 2, 5]);
const model =
    tf.model({ inputs: Input, outputs: Output });
model.predict(Data).print();

輸出：

Tensor
    [[1, 1, 1, 1, 1],
     [1, 1, 1, 1, 1],
     [1, 1, 1, 1, 1]]

示例 2：

Javascript


import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
const Input = tf.input({ shape: [3, 5] });
const globalmaxPoolingLayer =
    tf.layers.globalMaxPooling1d({ dataFormat: 'channelLast' });
const Output = globalmaxPoolingLayer.apply(Input);
const model = tf.model({ inputs: Input, outputs: Output });
const Data =
    tf.tensor3d([2, 3, 5, 1, 3, 5, 8, 2, 2, 6, 8, 9, 4, 8, 9, 3, 
                 8, 4, 2, 2, 9, 2, 4, 6, 4, 2, 6, 4, 2, 5 ],
                 [2, 3, 5]);
model.predict(Data).print();

輸出：

Tensor
    [[8, 9, 5, 8, 9],
     [9, 8, 4, 6, 5]]

參考：https://js.tensorflow.org/api/latest/#layers.globalMaxPooling1d

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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.globalMaxPooling1d() 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。