Tensorflow.js是由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以及深度學習神經網絡。
tensorflow.js 中的 .summary() 函數用於打印文本摘要以支持序列模型的層。此外,它由包含模型的每一層的名稱和類型、層的輸出配置、每一層的權重參數計數、可訓練加上非的絕對計數組成。 - 所述模型的可訓練參數。
用法:
summary(lineLength?, positions?, printFn?)
Parameters:
- lineLength:它是字符列表中規定的自定義行長度。它是可選的,類型為 number。
- positions:它是所有列的規定自定義大小,例如 lineLength 的分數,即 [0.25, 0.5, 0.75] 或絕對字符列表,即 [20, 40, 55]。在這裏,每個數字都屬於所述列的收盤價,即 right-hand 位置。它是可選的,類型為 number[]。
- printFn:聲明的自定義打印函數用於替換默認值 console.log。它是可選參數。
返回值:它返回void。
範例1:不帶任何參數調用 summary() 方法。
Javascript
// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
// Defining model
const myModel = tf.sequential();
// Calling add() method to add layers
myModel.add(
tf.layers.dense({units:4, inputShape:[20], initiation:'prelu'}));
myModel.add(tf.layers.dense({units:2 , initiation:'logSigmoid'}));
// Calling summary method and
// Printing output
myModel.summary();
輸出:
_________________________________________________________________ Layer (type) Output shape Param # ================================================================= dense_Dense121 (Dense) [null,4] 84 _________________________________________________________________ dense_Dense122 (Dense) [null,2] 10 ================================================================= Total params:94 Trainable params:94 Non-trainable params:0 _________________________________________________________________
範例2:使用其參數調用 summary() 方法。
Javascript
// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
// Calling summary method with its
// parameters and printing output
tf.sequential({
layers:[tf.layers.dense({units:7, inputShape:[6]})]
}).summary({lineLength:4}, {positiions:[1, 2, 4]});
輸出:
Layer (type Output shap Param # dense_Dense189 (Dense [null,7 49 Total params:49 Trainable params:49 Non-trainable params:0
參考: https://js.tensorflow.org/api/latest/#tf.Sequential.summary
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注:本文由純淨天空篩選整理自nidhi1352singh大神的英文原創作品 Tensorflow.js tf.Sequential class .summary() Method。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。