Función Tensorflow.js tf.layers.masking()

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. También ayuda a los desarrolladores a desarrollar modelos ML en lenguaje JavaScript y puede usar ML directamente en el navegador o Node.js.

La función tf.layers.masking() se usa para enmascarar una secuencia usando un valor de máscara solo para omitir pasos de tiempo.

Sintaxis:

tf.layers.masking(arguments)

Parámetros

• inputShape: es un parámetro opcional que se usa para crear la capa de entrada y toma valores como número y nulo.
• batchInputShape: es un parámetro opcional que se usa para crear la capa de entrada antes de la capa principal, y toma valores como número y nulo.
• batchSize: es un parámetro opcional que se usa para hacer batchInputShape y solo acepta números.
• dtype: es un parámetro opcional y representa el tipo de datos. De forma predeterminada, tiene ‘float32’ y también admite otros valores como ‘int32’, ‘bool’, etc.
• name: Es un parámetro opcional y se usa 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 de Retorno: Devuelve Enmascaramiento.

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing the 1d tensor
const geek= tf.tensor1d([1, 2, 3, 4]);
  
// Reshaping tensor
const geek1 = tf.reshape(geek,[2,2]);
  
// Creating masking object of poolSize 2*2
const mask = tf.layers.masking({poolSize:[2,2]});
  
// Applying masking on img1 tensor
const result=mask.apply(geek1);
  
// Printing the result tensor
result.print();

Producción:

Tensor
    [[1, 2],
     [3, 4]]

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Reshaping tensor
const geek1 = tf.reshape(tf.tensor1d([5, 6, 7, 8]),[2,2]);
  
// Applying masking on geek1 tensor
tf.layers.masking(
  {
    poolSize:[2,2]
  }
).apply(
  geek1).print();

Producción:

Tensor
    [[5, 6],
     [7, 8]]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/3.6.0/#layers.masking