Tensorflow.js tf.layers.globalMaxPooling1d() Función

Tensorflow.js es un conjunto de herramientas de código abierto desarrollado por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo en el navegador o en la plataforma del Node. También permite a los desarrolladores crear modelos de aprendizaje automático en JavaScript y utilizarlos directamente en el navegador o con Node.js.

La función tf.layers.globalMaxPooling1d() se utiliza para aplicar la operación de agrupación máxima global para datos temporales.

Sintaxis:

tf.layers.globalMaxPooling1d( args )

Parámetros:

• args: Acepta el objeto con las siguientes propiedades:
  • inputShape: si se establece esta propiedad, se utilizará para construir una capa de entrada que se insertará antes de esta capa. 
  • batchInputShape: si se especifica, se utilizará para crear una capa de entrada que se insertará antes de esta capa.
  • batchSize: Admite inputShape para construir el batchInputShape.
  • dtype: Es el tipo de tipo de datos para esta capa. Este parámetro se aplica exclusivamente a las capas de entrada.
  • nombre: Es de tipo string. Es el nombre de esta capa.
  • entrenable: si se establece en verdadero, solo los pesos de esta capa cambiarán por ajuste.
  • pesos: Los valores de peso iniciales de la capa.
  • inputDType: se utiliza para el soporte heredado.

Devoluciones: Devuelve GlobalMaxPooling1D.

Ejemplo 1:

import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
  
const Input = tf.input({ shape: [2, 5] });
const globalmaxPoolingLayer =
    tf.layers.globalMaxPooling1d(
        { dataFormat: 'chennelFirst' }
    );
const Output = globalmaxPoolingLayer.apply(Input);
  
const Data = tf.ones([3, 2, 5]);
const model =
    tf.model({ inputs: Input, outputs: Output });
  
model.predict(Data).print();

Producción:

​Tensor
    [[1, 1, 1, 1, 1],
     [1, 1, 1, 1, 1],
     [1, 1, 1, 1, 1]]

Ejemplo 2:

import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
  
const Input = tf.input({ shape: [3, 5] });
  
const globalmaxPoolingLayer =
    tf.layers.globalMaxPooling1d({ dataFormat: 'chennelLast' });
const Output = globalmaxPoolingLayer.apply(Input);
  
const model = tf.model({ inputs: Input, outputs: Output });
  
const Data =
    tf.tensor3d([2, 3, 5, 1, 3, 5, 8, 2, 2, 6, 8, 9, 4, 8, 9, 3, 
                 8, 4, 2, 2, 9, 2, 4, 6, 4, 2, 6, 4, 2, 5 ],
                 [2, 3, 5]);
model.predict(Data).print();

Producción:

Tensor
    [[8, 9, 5, 8, 9],
     [9, 8, 4, 6, 5]]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#layers.globalMaxPooling1d