Tensorflow.js tf.layers.minimum()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.minimum()函數用於創建一個圖層，該圖層用於計算輸入數組的逐元素最小值。它以具有相同形狀的張量列表作為輸入。

用法:

tf.layers.minimum (args)

參數：

它以object：args(Object)作為輸入。提供args對象作為輸入是可選的。以下是您可以在args對象中提供的字段。

inputShape((null或number)[])：創建一個在該層之前插入的輸入層。
batchInputShape((null或number)[])：具有與上述參數相同的目的，但如果同時定義了輸入形狀和batchInputShape，則首選batchInputShape。
batchSize(數字)：如果未同時指定以上兩個參數，則使用batch Size構造batchInputShape。
dtype:圖層的數據類型。例如：float32，int32等。
名稱(字符串)：它用於為圖層命名。
權重(tf.Tensor [])：它提供初始重量值。
可訓練的(布爾值)：它用於指定權重是否可以通過擬合更新。默認值是true。

返回值：它返回逐個元素的最小值。

範例1：

Javascript


const tf = require("@tensorflow/tfjs")
  
// providing input
const x = tf.input({shape:[4, 4, 4]});
const y = tf.input({shape:[4, 4, 4]});
  
// creating required layer
const minimumLayer = tf.layers.minimum();
const minimum = minimumLayer.apply([x, y]);
console.log(minimum.shape);

輸出：

[ null, 4, 4, 4 ]

範例2：

在此示例中，我們將為args對象提供名稱和可訓練字段的輸入。

Javascript


const tf = require("@tensorflow/tfjs")
  
// providing input
const x = tf.input({shape:[5, 5, 5]});
const y = tf.input({shape:[5, 5, 5]});
const z = tf.input({shape:[5, 5, 5]});
  
// creating required layer
const minimumLayer = tf.layers.minimum({name:"layer1", trainable:false});
const minimum = minimumLayer.apply([x, y, z]);
console.log(minimumLayer.name)
console.log(minimumLayer.trainable)
console.log(minimumLayer.shape);

輸出：

layer1
false
[ null, 5, 5, 5 ]

參考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#minimum

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自parasmadan15大神的英文原創作品 Tensorflow.js tf.layers.minimum() 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。