Tensorflow.js tf.layers.gru()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。

Tensorflow.js tf.layers.gru() 函數用於創建僅由一個 GRUCell 組成的 RNN 層，該層的 apply 方法對輸入張量序列進行操作。輸入張量的形狀必須至少是 2D 的，並且第一維必須是時間步長。 gru 是門控循環單元。

用法:

tf.layers.gru(args)

參數：

args:它指定給定的配置對象。
1. recurrentActivation:它指定將用於循環步驟的激活函數。這個參數的默認值是hard sigmoid。
2. implementation:它規定了實施模式。它可以是 1 或 2。為了獲得卓越的性能，建議實施。

返回值：它返回一個 tf.layers.Layer

範例1：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library 
const tf = require("@tensorflow/tfjs"); 
  
// Create a RNN model with gru Layer
const RNN = tf.layers.gru({units:8, returnSequences:true});
  
// Create an input which will have 5 time steps
const input = tf.input({shape:[5, 10]});
const output = RNN.apply(input);
  
console.log(JSON.stringify(output.shape));

輸出：

[null, 5, 8]

範例2：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library 
const tf = require("@tensorflow/tfjs"); 
  
// Create a new model with gru Layer
const rnn = tf.layers.gru({units:4, returnSequences:true});
  
// Create a 3d tensor
const x = tf.tensor3d([
    [
        [1, 2],
        [3, 4],
    ],
    [
        [5, 6],
        [7, 8],
    ],
]);
  
// Apply gru layer to x
const output = rnn.apply(x);
  
// Print output
output.print()

輸出：

參考：https://js.tensorflow.org/api/1.0.0/#layers.gru

相關用法

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.gru() 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。