Función Tensorflow.js tf.layers.flatten()

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

La función tf.layers.flatten() se usa para aplanar la entrada, sin afectar el tamaño del lote. Una capa Flatten aplana cada lote en las entradas a 1 dimensión.

Sintaxis:

tf.layers.flatten( args? )

Parámetros: Toma como entrada un objeto: args (Objeto). Es opcional proporcionar el objeto args como entrada. Los siguientes son los campos que puede proporcionar en el objeto args.

• dataFormat (‘channelsFirst’ o ‘channelsLast’): Es el formato de datos de la imagen.
• inputShape ((nulo | número)[]): Se utiliza para crear una capa de entrada para insertar antes de esta capa.
• batchInputShape ((null | number)[]): Se utiliza para crear una capa de entrada para insertar antes de esta capa. Si se definen inputShape y batchInputShape, se utilizará batchInputShape.
• batchSize (número): si se especifica inputShape y no se especifica batchInputShape, se usa batchSize para construir el batchInputShape.
• dtype (‘float32’|’int32’|’bool’|’complex64’|’string’): Se utiliza para definir el tipo de datos para esta capa.
• nombre (string): Se utiliza para dar un nombre a la capa.
• entrenable (booleano): se utiliza para especificar si los pesos de esta capa son actualizables por ajuste. El valor predeterminado es verdadero.
• pesos (tf.Tensor[]): se utiliza para proporcionar valores de peso iniciales de la capa.

Valor devuelto: Devuelve la capa aplanada.

Ejemplo 1:

const tf = require("@tensorflow/tfjs")
  
const input = tf.input({shape: [5, 4]});
  
// Creating flattened layer
const flattenLayer = tf.layers.flatten();
  
// Printing the shape
console.log(JSON.stringify(flattenLayer.apply(input).shape));

Salida: En la salida, podemos ver que la forma de la capa aplanada es igual a `[nulo, 12]` ya que la segunda dimensión es 4 * 3, es decir, el resultado del aplanamiento.

[null, 20]

Ejemplo 2: En este ejemplo, proporcionaremos el campo de nombre en el objeto args como entrada.

const tf = require("@tensorflow/tfjs")
  
const input = tf.input({shape: [4, 3]});
  
// Creating flattened layer
const flattenLayer = tf.layers.flatten({name:'NewLayer1'});
  
// Printing the name and shape
console.log("Name of the layer: " 
    + flattenLayer.apply(input).name)
  
console.log(JSON.stringify(
    flattenLayer.apply(input).shape));

Producción:

Name of the layer: NewLayer1/NewLayer1
[null, 12]

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