Tensorflow.js tf. Clase secuencial .summary() 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 .summary() en tensorflow.js se usa para imprimir un resumen de texto a favor de las capas del modelo secuencial. Además, incluye el nombre y el tipo de todas y cada una de las capas que incluyen el modelo, la(s) configuración(es) de salida de las capas, el conteo de parámetros de peso de todas y cada una de las capas, el conteo absoluto de entrenables y no -Parámetros entrenables del modelo indicado.

Sintaxis:  

summary(lineLength?, positions?, printFn?)

Parámetros:  

• lineLength: Es la longitud de línea personalizada indicada, en la lista de caracteres. Es opcional y es de tipo número.
• posiciones: es el tamaño personalizado indicado de todas las columnas, como fracciones de lineLength , es decir, [0.25, 0.5, 0.75] o una lista absoluta de caracteres, es decir, [20, 40, 55]. Aquí, todos y cada uno de los números pertenecen a la posición de cierre, es decir, a la derecha de la columna indicada. Es opcional y es de tipo número[].
• printFn: es la función de impresión personalizada indicada que se utiliza para sustituir el valor predeterminado que es console.log . Es un parámetro opcional.

Valor devuelto: Devuelve nulo.

Ejemplo 1: Llamar al método summary() sin ningún parámetro.

// 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();

Producción:

_________________________________________________________________
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
_________________________________________________________________

Ejemplo 2: Llamar al método summary() con sus parámetros.

// 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]});

Producción:

Layer (type) Output shape Param #

dense_Dense189 (Dense) [null,7] 49

Total params: 49
Trainable params: 49
Non-trainable params: 0

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#tf.Sequential.summary