Función Tensorflow.js tf.layers.average()

desarrollar

función

Sintaxis :

tf.layers.average (inputShape?, batchInputShape?, batchSize?, 
        dtype?, name?, trainable?, weights?, inputDType? )

Parámetros:

• un
• un
• name: Es un parámetro opcional y se utiliza para definir el nombre de la capa y acepta strings.
• entrenable: es un parámetro opcional que determina que las capas de entrada proporcionadas se actualicen o no. Acepta valores booleanos.
• pesos : Posee los pesos iniciales de la capa. También es un parámetro opcional.
• inputDType: es un parámetro opcional que se utiliza para el tipo de datos de entrada. Al igual que dtype, también admite todos sus valores.

Valor devuelto:

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
const input1 = tf.input({shape: [33, 3]});
const input2 = tf.input({shape: [33, 3]});
const averageLayer = tf.layers.average();
const average = averageLayer.apply([input1, input2]);
console.log(JSON.stringify(average.shape));

Producción:

[null, 33, 3]

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
const input1 = tf.input({shape: [4, 4]});
const input2 = tf.input({shape: [4, 4]});
const input3 = tf.input({shape: [4, 4]});
const input4 = tf.input({shape: [4, 4]});
const input5 = tf.input({shape: [4, 4]});
const input6 = tf.input({shape: [4, 4]});
  
  
  
const averageLayer = tf.layers.average();
const average = averageLayer.apply([input1, 
    input2, input3, input4, input5, input6 ]);
console.log(JSON.stringify(average.shape));

Producción:

[null, 4, 4]

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