Tensorflow.js tf.layers.globalMaxPooling2d() Función

Tensorflow.js es un conjunto de herramientas de código abierto desarrollado por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo en el navegador o en la plataforma del Node. También permite a los desarrolladores crear modelos de aprendizaje automático en JavaScript y utilizarlos directamente en el navegador o con Node.js.

La función tf.layers.globalMaxPooling2d() se utiliza para aplicar la operación de agrupación máxima global para datos espaciales.

Sintaxis: 

tf.layers.globalMaxPooling2d() 

Parámetros:

  • args: Es un objeto con las siguientes propiedades:
    • dataFormat: el formato de datos que se utilizará para la capa de agrupación. 
    • inputShape: si se especifica entonces, se utilizará para construir una capa de entrada que se insertará antes de esta capa. 
    • batchInputShape: si se especifica, se utilizará para crear una capa de entrada que se insertará antes de esta capa.
    • batchSize: Admite inputShape para construir el batchInputShape.
    • dtype: Es el tipo de tipo de datos para esta capa. Este parámetro se aplica exclusivamente a las capas de entrada.
    • nombre: Es de tipo string. Es el nombre de esta capa.
    • entrenable: si se establece en verdadero, solo los pesos de esta capa cambiarán por ajuste.
    • pesos: Los valores de peso iniciales de la capa.
    • InputDType: se utiliza para el soporte heredado.

Devoluciones: Devuelve GlobalMaxPooling2D

Ejemplo 1:

Javascript

import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
  
const Input = tf.input({ shape: [5, 2, 1] });
const maxPooling2DLayer =
    tf.layers.globalMaxPooling2d(
        { dataFormat: 'channelsFirst' }
    );
const Output = maxPooling2DLayer.apply(Input);
  
const Data = tf.ones([2, 5, 2, 1]);
const model =
    tf.model({ inputs: Input, outputs: Output });
  
model.predict(Data).print();

Producción:

Tensor
    [[1, 1, 1, 1, 1],
     [1, 1, 1, 1, 1]]

Ejemplo 2:

Javascript

import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
  
const Input = tf.input({ shape: [2, 3, 3] });
  
const maxPooling2dLayer =
    tf.layers.globalMaxPooling2d({ dataFormat: 'channelsLast' });
const Output = maxPooling2dLayer.apply(Input);
  
const model = tf.model({ inputs: Input, outputs: Output });
  
const Data = tf.tensor4d([2, 3, 5, 1, 3, 5, 8, 2, 2, 6, 8, 
             9, 9, 4, 8, 9, 3, 8, 4, 2, 2, 9, 2, 4, 6, 4, 
             2, 6, 4, 2, 5, 8, 2, 8, 3, 2 ], [2, 2, 3, 3]);
model.predict(Data).print();

Producción:

Tensor
    [[9, 8, 9],
     [9, 8, 4]]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#layers.globalMaxPooling2d

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por satyam00so y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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