TensorFlow.js中的tf.layers.gru()函数

在TensorFlow.js中，tf.layers.gru()函数是一个用于创建Gated Recurrent Unit (GRU)的层级模型的高级API函数。它可以帮助你快速地在你的JavaScript应用程序中构建神经网络模型的GRU层次结构。使用GRU层，可以有效地学习时间序列数据中的长期依赖关系，被广泛应用于其他自然语言识别（NLP）任务中。

语法

tf.layers.gru(args)

在这个语法中，'args'代表着一个对象，它包含了以下属性：

• units： 在GRU层级模型中的神经元数目
• recurrentActivation： 用于GRU层级中的门控单元的激活函数
• returnSequences： 指示该层级是否应该返回所有时间步的输出（序列），而不是只返回最后一个时间步（单个输出）
• inputShape： 3D张量，包含batch size、时间步长和特征数量。形如：[batchSize, timeSteps, features]

使用

在下面的代码片段中，我们使用tf.layers() API构建了一个序列模型，它包含了两个共享的GRU层级，用于处理输入序列的前向和反向方向。我们通过返回所有时间步的输出来获得每个GRU层级的序列，并将它们合并在一起，以便通过后面的全连接层级进行处理。

const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.gru({ units: 32, returnSequences: true, inputShape: [10, 1] }));
model.add(tf.layers.gru({ units: 16, returnSequences: true }));
model.add(tf.layers.merge({ mode: 'concat' }));
model.add(tf.layers.dense({ units: 1 }));
model.compile({ loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'adam' });

结论

tf.layers.gru()函数是TensorFlow.js中的一个常用高级API函数，可以帮助开发人员在JavaScript中快速构建GRU层级结构的神经网络模型。它非常适合于NLP任务，可以学习时间序列数据中的长期依赖关系。此外，它的语法与TensorFlow相似，使得TensorFlow.js和TensorFlow之间的迁移变得非常容易。