Función Tensorflow.js tf.model()

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 tf.model() se utiliza para crear un modelo que contiene capas y capas que se proporcionan en forma de parámetros de entrada y salida.

Sintaxis:

tf.model( args ) 

Aquí los argumentos son,

• Entradas: Entradas del modelo. Puede objeto o una lista de objetos.
• Salidas: Salidas del modelo.
• Nombre: Nombre del modelo.

Ejemplo 1: En este ejemplo, vamos a crear un modelo con la ayuda de la función tf.model() con la entrada de tamaño 4 seguido de 2 capas densas con la función de activación relu y softmax y haciendo una predicción con model.predict() función.

// Create input of size 4
var input = tf.input({shape:[4]});
 
// Dense layer 1 with relu activation
var dLayer1 = tf.layers.dense({units:12,activation: 'relu'});
 
// Dense layer 1 with softmax activation
var dLayer2 = tf.layers.dense({units:7, activation: 'softmax'});
 
var output = dLayer2.apply(dLayer1.apply(input));
 
// Model function
var model = tf.model({inputs:input, outputs:output});
 
// Prediction
model.predict(tf.ones([2,4])).print();

Producción:

Tensor 
[[0.309215, 0.0659644, 0.122767, 0.1150663, 0.1592857, 0.1232278, 0.1044738], 
[0.309215, 0.0659644, 0.1222767, 0.1150663, 0.1592857, 0.12322222222222222222222 
 

Ejemplo 2: En este ejemplo, vamos a crear un modelo con una array de entrada de tamaño 2 y generar un resumen usando la función model.summery() y también usaremos las funciones apply() y concatenate().

// Input 1
var inp1 = tf.input({shape:[12]});
 
// Input 2
var inp2 = tf.input({shape:[24]});
 
// Apply input one to the first dense layer
// using apply() function
var denseLayer1 = tf.layers.dense({units: 4}).apply(inp1);
 
// Apply input two to second dense layer
var denseLayer2 = tf.layers.dense({units: 8}).apply(inp2);
 
// Concatenate both dense layer using concatenate() function
var concatAll = tf.layers.concatenate()
        .apply([denseLayer1,denseLayer2]);
 
var output =tf.layers.dense({units: 8,
        activation: 'softmax'}).apply(concatAll);
      
// Create model
var model = tf.model({inputs:[inp1, inp2], outputs:output});
 
// Generate summery for model
model.summary();

Producción:

__________________________________________________________________________________________________
Layer (type)                    Output shape         Param #     Receives inputs                  
==================================================================================================
input7 (InputLayer)             [null,12]            0                                            
__________________________________________________________________________________________________
input8 (InputLayer)             [null,24]            0                                            
__________________________________________________________________________________________________
dense_Dense10 (Dense)           [null,4]             52          input7[0][0]                     
__________________________________________________________________________________________________
dense_Dense11 (Dense)           [null,8]             200         input8[0][0]                     
__________________________________________________________________________________________________
concatenate_Concatenate4 (Conca [null,12]            0           dense_Dense10[0][0]              
                                                                 dense_Dense11[0][0]              
__________________________________________________________________________________________________
dense_Dense12 (Dense)           [null,8]             104         concatenate_Concatenate4[0][0]   
==================================================================================================
Total params: 356
Trainable params: 356
Non-trainable params: 0
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Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#model