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 en Node.js.
La función tf.layers.upSampling2d() se usa para repetir las filas y columnas de los datos por tamaño[0] y tamaño[1] respectivamente. upSampling2d es la capa Up-Sampling para entradas 2D.
Sintaxis:
tf.layers.upSampling2d( args )
Parámetros:
- args: Acepta el objeto con los siguientes campos:
- tamaño: Es una array de números. Es el factor upSampling para filas y columnas.
- dataFormat: Es el formato de los datos, que determina el orden de la dimensión en las entradas.
- interpolación: Define el mecanismo de interpolación. Debe ser ‘más cercano’ o bilineal’. El valor predeterminado es ‘más cercano’.
- inputShape: debe ser una array de números. Este campo se usa para crear una capa de entrada que se usa para insertarse antes de esta capa.
- batchInputShape: debe ser una array de números. Este campo se usará en lugar de inputShape para crear la capa de entrada que se usa para insertar antes de esta capa.
- tamaño del lote: debe ser un número. En ausencia de batchInputShape, este campo se usa para crear batchInputShape con inputShape. batchInputShape : [ tamaño del lote , … forma de entrada ].
- dtype: si esta capa se usa como capa de entrada, este campo se usa como tipo de datos para esta capa.
- nombre: Debe ser un tipo de string. este campo define el nombre de esta capa.
- entrenable: debe ser booleano. Este campo define si los pesos de esta capa se pueden entrenar con ajuste o no.
- pesos: Este debería ser un tensor que defina el valor de peso inicial para esta capa.
- inputDType: este es un tipo de datos que se utiliza para el soporte heredado.
Parámetros: Devuelve UpSampling2D.
Ejemplo 1:
Javascript
// Import the header file import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Creating upSampling2d layer const upSampling = tf.layers.upSampling2d({ size: [2, 1], batchInputShape: [2, 3, 5, 5] }); // Create an input with 2 time steps. const input = tf.input({shape: [2, 3, 3]}); const output = upSampling.apply(input); // Printing the Shape of file console.log(JSON.stringify(output.shape));
Producción:
[null, 4, 3, 3]
Ejemplo 2:
Javascript
// Import Header file import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Creating input layer const inputShape = [1, 1, 1, 2]; const input = tf.ones(inputShape); // Creating upSampling layer const layer = tf.layers.upSampling2d({size: [1,2]}); // Printing tensor const output = layer.apply(input); output.print();
Producción:
Tensor [[[[1, 1], [1, 1]]]]
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#layers.upSampling2d
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por satyam00so y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA