Los modelos en el aprendizaje profundo son colecciones de capas conectadas que se pueden entrenar, evaluar y usar para predecir algo. Para realizar esta operación, debe instanciar una entrada a los modelos. En esta publicación, vamos a conocer cómo funciona la función de fábrica de entrada.
La función tf.input() se usa cuando el modelo se crea usando la función tf.model().
Sintaxis:
tf.input(Args)
Parámetros: el objeto Args contiene los siguientes accesorios.
- Forma: representa que la entrada esperada serán lotes de vectores de 32 dimensiones.
- batchShape: representa la tupla de forma que incluye el tamaño del lote.
- name: Representa el nombre de la capa.
- dtype: se utiliza para indicar el tipo de entrada.
- escaso: un valor booleano representa que el marcador de posición creado es escaso.
Devoluciones: Devuelve el tf.SymbolicTensor.
Ejemplo 1: En este ejemplo, vamos a utilizar la forma de parámetro predeterminada.
Javascript
// Importing the tensorflow.Js library const tf = require("@tensorflow/tfjs") // Define input const inp = tf.input({ shape: [64] }); // Define op const op = tf.layers.dense({ units: 8, activation: 'softmax' }).apply(inp); // Create model and pass inp and op const model = tf.model({ inputs: inp, outputs: op }); // Predict something model.predict(tf.ones([2, 64])).print();
Producción:
Tensor [[0.0285837, 0.1409771, 0.1021329, 0.0912676, 0.2361873, 0.0262359, 0.2991393, 0.0754762], [0.0285837, 0.1409771, 0.1021329, 0.0912676, 0.2361873, 0.0262359, 0.2991393, 0.0754762]]
Ejemplo 2: En este ejemplo, vamos a utilizar todos los parámetros forma, nombre, tipo y dispersión.
Javascript
// Importing the tensorflow.js library const tf = require("@tensorflow/tfjs") // Define input and pass all parameters const inp = tf.input({ shape: [16] }, { name: 'abc' }, { dtype: 'float32' }, { sparse: false }); // Define op const op = tf.layers.dense({ units: 2, activation: 'softmax' }).apply(inp); // Create model and pass inp and op const model = tf.model({ inputs: inp, outputs: op }); // Predict something model.summary();
Producción:
Layer (type) Output shape Param # ================================================================= input8 (InputLayer) [null,16] 0 _________________________________________________________________ dense_Dense8 (Dense) [null,2] 34 ================================================================= Total params: 34 Trainable params: 34 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________
Referencias: https://js.tensorflow.org/api/latest/#input
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por abhijitmahajan772 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA