Función Tensorflow.js tf.layers.gru()

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 Tensorflow.js tf.layers.gru() se usa para crear una capa RNN que consta de solo un GRUCell y el método de aplicación de esta capa opera en una secuencia de tensores de entrada . La forma del tensor de entrada debe ser al menos 2D y la primera dimensión debe ser pasos de tiempo . gru es unidad recurrente cerrada.

Sintaxis:

tf.layers.gru(args)

Parámetros:

• args: especifica el objeto de configuración dado.
  1. recurrentActivation: Especifica la función de activación que se utilizará para el paso recurrente. El valor predeterminado de este parámetro es sigmoide duro.
  2. implementación: Especifica el modo de implementación. Puede ser 1 o 2. Para un rendimiento superior, se recomienda la implementación.

Valor devuelto: Devuelve atf.layers.Layer

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.js library 
const tf = require("@tensorflow/tfjs"); 
  
// Create a RNN model with gru Layer
const RNN = tf.layers.gru({units: 8, returnSequences: true});
  
// Create an input which will have 5 time steps
const input = tf.input({shape: [5, 10]});
const output = RNN.apply(input);
  
console.log(JSON.stringify(output.shape));

Producción:

[null, 5, 8]

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library 
const tf = require("@tensorflow/tfjs"); 
  
// Create a new model with gru Layer
const rnn = tf.layers.gru({units: 4, returnSequences: true});
  
// Create a 3d tensor
const x = tf.tensor3d([
    [
        [1, 2],
        [3, 4],
    ],
    [
        [5, 6],
        [7, 8],
    ],
]);
  
// Apply gru layer to x
const output = rnn.apply(x);
  
// Print output
output.print()

Producción:

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/1.0.0/#layers.gru