Método Tensorflow.js tf.layers dispose()

Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático, así como redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node.

La función dispose() se utiliza para disponer los pesos de las capas indicadas. Además, disminuye el recuento de referencia del objeto de capa indicado en uno.

Nota:

• Aquí, una capa se cuenta como referencia. Donde, su número de referencia se eleva a través de uno por primera vez que se invoca su método apply() , así como cuando se convierte en un segmento de un nuevo Node al invocar el método apply() en un tf.SymbolicTensor.
• Aquí, cuando el número de referencia de una capa sea cero, se eliminarán todos sus pesos y la memoria básica, es decir, las texturas asignadas en WebGL , también se borrarán.
• Cuando el recuento de referencia de una capa es mayor que cero después de la deducción, los pesos de la capa no se eliminarán.
• Finalmente, cuando se desecha una capa, ya no se puede utilizar en invocaciones como apply() , getWeights() o setWeights() .

Sintaxis:

dispose()

Parámetros:

Este método no tiene parámetros.

Valor devuelto: Devuelve DisposeResult .

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Creating a model
const model = tf.sequential();
  
// Adding a layer
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [3]}));
  
// Calling dispose method
const val = model.layers[0].dispose();
  
// Printing output
console.log(val);

Producción:

{
  "refCountAfterDispose": 0,
  "numDisposedVariables": 2
}

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
//import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Creating a model
const model = tf.sequential();
  
// Adding layers
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [5, 1]}));
model.add(tf.layers.dense({units: 4}));
model.add(tf.layers.dense({units: 2, inputShape: [6], batchSize: 5}));
  
// Calling dispose() method
const val1 = model.layers[0].dispose();
const val2 = model.layers[1].dispose();
const val3 = model.layers[2].dispose();
  
// Printing output
console.log(val1);
console.log(val2);
console.log(val3);

Producción:

{
  "refCountAfterDispose": 0,
  "numDisposedVariables": 2
}
{
  "refCountAfterDispose": 0,
  "numDisposedVariables": 2
}
{
  "refCountAfterDispose": 0,
  "numDisposedVariables": 2
}

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