TensorFlow.js 层类完整参考

TensorFlow.js 是一款基于 JavaScript 的机器学习库，可在浏览器和 Node.js 中进行开发和部署。它提供了一组功能齐全的层类，以便开发人员可以轻松地构建神经网络。

简介

在 TensorFlow.js 中，层类是用于实现各种类型的神经网络的基本组件。它们可以连接到其他层，接受输入（例如训练数据），执行计算并生成输出。层类通常包含可训练的权重和偏差，这些权重可以通过反向传播算法进行训练。

层类型

TensorFlow.js 中包含多种类型的层类，每种类别都适用于不同类型的神经网络。以下是一些常见的层类型：

• 密集层（Dense layer）：全连接层，将输入张量与权重矩阵相乘并添加偏差。
• 卷积层（Convolutional layer）：用于处理图像和视频数据的卷积神经网络中的层。
• 池化层（Pooling layer）：用于减小张量尺寸的层，通常与卷积层结合使用。
• 循环层（Recurrent layer）：用于在序列数据（如时间序列或文本数据）上执行操作的神经网络中的层。
• 嵌入层（Embedding layer）：将整数数据（如单词 ID）映射到低维向量空间中的层。

使用层类

与 TensorFlow.js 中的其他类一样，层类可以使用以下方式来创建和使用：

const layer = tf.layers.dense({
  units: 10,
  activation: 'relu',
  inputShape: [784]
});

在上面的示例中，我们创建了一个密集层，其输入形状为 [784]，输出形状为 [10]。层使用 ReLU 激活函数，以便在计算过程中的非线性处理。

可以通过调用 model.add() 方法将层添加到神经网络模型中：

const model = tf.sequential();
model.add(layer);

同样，可以使用 model.compile() 方法编译模型，并使用 model.fit() 方法来训练模型。

层的属性和方法

每个层类都具有一组特定的属性和方法，其中一些是可训练的权重。以下是一些常见的层属性和方法：

• inputShape：表示输入张量的形状，用于在模型编译之前指定模型的输入大小。
• units：表示输出张量的大小。
• activation：指定层的激活函数。
• bias：一个可训练的偏差向量，将添加到计算输出中。
• useBias：一个布尔值，表示是否启用偏差。
• trainable：一个布尔值，表示层的权重是否应该在训练期间更新。
• getWeights()：返回层的当前权重和偏差值。
• setWeights(weights)：将层的权重和偏差值设置为给定的值。

结论

TensorFlow.js 中的层类是构建各种类型的神经网络的基本组件。通过使用层类，您可以轻松地创建密集层、卷积层、池化层、循环层和嵌入层。还可以使用属性和方法定制层的行为，并对其权重和偏差进行操作。