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

介紹： 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.stackedRNNCells() 函數用於堆疊 RNN 單元並使它們表現為單個單元。

用法:

tf.layers.stackedRNNCells(arge);

參數：上述方法接受以下參數：

args: 這是一個對象類型。它有以下字段：
- cells: 它是一個應該堆疊在一起的實例 RNNCell 數組。
- InputShape: 它應該為空或數字數組。它用於創建插入到該層之前的輸入層。它僅用於輸入層。
- batchinputShape: 它應該為 null 的數字數組。它用於創建插入到該層之前的輸入層。它比 inputShape 具有更高的優先級，因此如果定義了 batchinputShape，它將用於創建輸入層。
- batchSize: 它應該是一個數字。如果缺少batchinputShape，則用於使用InputShape創建batchinputShape，這將是[batchSize，...inputSize]。
- dtype: 它是輸入層的數據類型。該輸入層的默認數據類型是 float32。
- name: 它應該是一個字符串。它定義輸入層的名稱。
- weights: 應該是張量。其中定義了輸入層的初始權重值。
- inputDtype: 它應該是數據類型。它用於支持舊版。

返回：它返回一個對象(StackedRNNCells)。

示例 1：在此示例中，我們將看到簡單的 RNNCell 如何與 tf.layers.stackedRNNCells() 堆疊並作為單個 RNNCell 工作：

Javascript


import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
// Creating RNNcells for stack
const cell1 = tf.layers.simpleRNNCell({units: 2});
const cell2 = tf.layers.simpleRNNCell({units: 4});
// Stack all the RNNCells 
const cell = tf.layers.stackedRNNCells({ cells: [cell1, cell2]});
const input = tf.input({shape: [8]});
const output = cell.apply(input);
console.log(JSON.stringify(output.shape));

輸出：

[null,8]

示例 2：在此示例中，我們將借助 stackedRNNCells 將多個單元組合成一個堆疊 RNN 單元，並用於創建 RNN。

Javascript


import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
// Creating simple RNNCell for stacking together
const cell1 = tf.layers.simpleRNNCell({ units: 4 });
const cell2 = tf.layers.simpleRNNCell({ units: 8 });
const cell3 = tf.layers.simpleRNNCell({ units: 12 });
const cell4 = tf.layers.simpleRNNCell({ units: 16 });
const stacked_cell = tf.layers.stackedRNNCells({
    cells: [cell1, cell2, cell3, cell4],
    name: "Stacked_RNN",
    dtype: "int32",
});
const rnn = tf.layers.rnn({ cell: stacked_cell, returnSequences: true });
// Create input with 10 steps and 20 length vector at each step.
const input = tf.input({ shape: [8, 32] });
const output = rnn.apply(input);
console.log("Shape of output should be in : ", JSON.stringify(output.shape));

輸出：

Shape of output should be in :  [null,8,16]

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

相關用法

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.stackedRNNCells() 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。