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

Tensorflow.js是一個開放源代碼庫，由Google開發，用於在瀏覽器或節點環境中運行機器學習模型以及深度學習神經網絡。

tf.layers.reshape() 函數用於將輸入重塑為特定形狀。

用法:

tf.layers.reshape(args)

參數：此函數將 args 對象作為參數，它可以具有以下屬性：

targetShape:它是一個不包括批次軸的數字。
inputShape:它是一個數字，用於創建要在該層之前插入的輸入層。
batchInputShape:它是一個數字，用於創建要在該層之前插入的輸入層。
batchSize:它是一個用於構造batchInputShape 的數字。
dtype:該層的數據類型。
name:這是該層的字符串。
trainable:它是一個布爾值，其中該層的權重是否可以通過擬合更新。
weights:層的初始權重值。
inputDtype:它用於舊版支持。不要用於新代碼。

返回值：它返回重塑。

下麵的示例演示了使用 tf.layers.reshape() 函數對圖層進行整形。

範例1：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining the tensor input elements 
const input = tf.input({shape:[2, 6]});
  
// Calling the layers.reshape ( ) function
const reshapeLayer = tf.layers.reshape({targetShape:[3, 9]});
  
// Inspect the inferred output shape of the
// Reshape layer, which equals `[null, 3, 9]`. 
// (The 1st dimension is the undermined batch size.)
console.log(JSON.stringify(
    reshapeLayer.apply(input).shape));

輸出：

[null, 3, 9]

範例2：在這個例子中，我們談論的是層的重塑。

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining the tensor input elements 
const input = tf.input({shape:[4, 8]});
  
// Calling the layers.reshape ( ) function
const reshapeLayer = 
    tf.layers.reshape({targetShape:[4, 8]});
  
// Inspect the inferred output shape of
// the Reshape layer, which equals `[null, 4, 8]`. 
// (The 1st dimension is the undermined batch size.)
console.log(JSON.stringify(
    reshapeLayer.apply(input).shape));

輸出：

[null, 4, 8]

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

相關用法

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