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

模型中的層是模型構建的基本塊，因為每一層都對下一層的輸入和輸出執行一些計算。
tf.layers.permute() 函數繼承自 layer 類，用於以給定模式排列輸入的維度，也用於將 RNN 和 convnet 連接在一起。在這篇文章中，我們將了解這個函數是如何工作的。

用法：

tf.layers.permute(agrs)

參數：

• dims:它是一個整數數組，表示排列模式。它不包括批次維度。
• inputShape:它用於創建和插入輸入層。
• batchInputShape:它用於創建和插入輸入層。如果同時提到 inputShape 和 batchInputShape，則將使用 batchInputShape。
• batchSize:它用於在指定 inputShape 而沒有指定 batchInputShape 時創建 batchInputShape。
• dtype:層的數據類型。
• name:它代表圖層的名稱。
• trainable:它是一個布爾值，表示是否通過擬合更新權重。
• weights:它是一個權重數組，表示層的初始權重值。

返回值：置換

範例1：在這個例子中，我們將創建一個具有單層的模型，並且隻將所需的參數傳遞給 permute() 函數。

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
//create model
const model = tf.sequential();
 
//add layer into model and use permute() method
model.add(tf.layers.permute({
   dims:[2,1],
   inputShape:[8,8]
}));
 
//print outputShape
console.log("Output Shape"+model.outputShape);
 
//model summary()
model.summary()

輸出：

Output Shape,8,8
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output shape              Param #    
=================================================================
permute_Permute11 (Permute)  [null,8,8]                0          
=================================================================
Total params:0
Trainable params:0
Non-trainable params:0
_________________________________________________________________

範例2：在這個例子中，我們將使用 permute() 函數創建具有 2 層第 1 層和第 2 層的模型，並將所有參數傳遞給它。

// Importing the tensorflow.js library
//import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
//create model
const model = tf.sequential();
 
//add layer into model and use permute() method
//layer 1
model.add(tf.layers.permute({
   dims:[2,1],
   inputShape:[10,64],
   dtype:'int32',
   name:'layer1',
   batchSize:2,
  trainable:true,
  inputDType:'int32'
   
}));
 
//add layer2
model.add(tf.layers.permute({
   dims:[2,1],
   inputShape:[8,16],
   dtype:'int32',
   name:'layer2',
   batchSize:2,
  trainable:true,
  inputDType:'int32'
   
}));
 
//print outputShape
console.log("Output Shape:"+model.outputShape);
 
//model summary()
model.summary()

輸出：

Output Shape:2,10,64
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output shape              Param #    
=================================================================
layer1 (Permute)             [2,64,10]                 0          
_________________________________________________________________
layer2 (Permute)             [2,10,64]                 0          
=================================================================
Total params:0
Trainable params:0
Non-trainable params:0
_________________________________________________________________

參考文獻：https://js.tensorflow.org/api/latest/#layers.permute