Método Tensorflow.js tf.layers apply()

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.

El método apply() de tf.layers se usa para ejecutar el cálculo de capas y devolver tensores cuando lo llamamos con tf.Tensor(es). Si lo llamamos con tf.SymbolicTensor(s), preparará la capa para su futura ejecución.

Sintaxis:  

apply (inputs, kwargs)

Parámetros:

• entradas: este parámetro contiene la array como una entrada.
• kwargs[Opcional]: es un parámetro opcional que contiene un argumento de palabra clave adicional para pasar a call().

Valor de Retorno: Devuelve el tensor o el tensor simbólico del mismo tipo de dato.

El siguiente ejemplo ilustra el método apply() de Tensorflow.js tf.layers:

Ejemplo 1:

import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
const denseLayer = tf.layers.dense({
   units: 1,
   kernelInitializer: 'ones',
   useBias: false
});
  
const input = tf.ones([2, 2]);
const output = denseLayer.apply(input);
  
// Print the output
print(output)

Producción:

Tensor [[2], [2]]

Ejemplo 2:

import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
const denseLayer = tf.layers.dense({
   units: 1,
   kernelInitializer: 'zeros',
   useBias: false
});
  
const input = tf.ones([2, 2]);
const output = denseLayer.apply(input);
  
// Print the output
print(output)

Producción:

Tensor [[0], [0]]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#tf.layers.Layer.apply