Tensorflow.js tf.LayersModel clase .getLayer() Método

Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático, así como redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node.

La función .getLayer() se usa para obtener una capa que se basa en su nombre (que debe ser único) o en un índice. Donde, los índices se basan en el orden del recorrido horizontal del gráfico de forma ascendente. Además, en caso de que se proporcione tanto el nombre como el índice , el índice tendrá prioridad.

Sintaxis:

getLayer(name?, index?)

Parámetros:

• name: Es el nombre indicado de la capa. Es opcional y es de tipo string.
• índice: Es el índice indicado de la capa. Es opcional y es de tipo número.

Valor devuelto: Devuelve tf.layers.Layer.

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining model
const model = tf.sequential();
  
// Adding a layer
model.add(tf.layers.dense({units: 4, inputShape: [1]}));
  
// Calling getLayer() method
const layer_0 = model.getLayer(null, 0);
  
// Printing weights of the layer_0
// using getWeights() method
layer_0.getWeights()[0].print();

Producción:

Tensor
     [[-0.0678914, 0.6647689, -0.3708572, -0.1764591],]

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining model
const model = tf.sequential();
  
// Adding layers
model.add(tf.layers.dense({units: 4, inputShape: [1]}));
model.add(tf.layers.dense({units: 2, inputShape: [3], activation: 'relu6'}));
model.add(tf.layers.dense({units: 3, inputShape: [5], activation: 'sigmoid'}));
  
// Calling getLayer() method
const layer_0 = model.getLayer(NaN, 0);
const layer_1 = model.getLayer('denselayer', 1);
const layer_2 = model.getLayer(undefined, 2);
  
// Printing number of numbers in the weights
// of the layer_0, layer_1, and layer_2 
// using countParams() method
console.log(layer_0.countParams());
console.log(layer_1.countParams());
console.log(layer_2.countParams());

Producción:

8
10
9

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#tf.LayersModel.getLayer