Tensorflow.js tf.LayersModel 类 .summary() 方法

在 TensorFlow.js 中， tf.LayersModel 类是用于构建深度学习模型的高级 API。它提供了许多方便的工具和方法来简化模型的构建和训练过程。

其中 tf.LayersModel.summary() 方法是一个用于查看模型概要的重要功能。它打印出关于模型网络结构和参数数量的信息，以帮助开发者更好地了解和优化模型。

方法参数

该方法没有任何参数。

返回值

该方法不返回任何值，它直接在控制台中打印出模型概要信息。

使用示例

const model = tf.sequential()
model.add(tf.layers.dense({units: 64, inputShape: [32], activation: 'relu'}))
model.add(tf.layers.dense({units: 10, activation: 'softmax'}))

model.summary()

执行上述代码片段，将得到如下的输出：

_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output shape              Param #   
=================================================================
dense_Dense1 (Dense)         [null,64]                 2112      
_________________________________________________________________
dense_Dense2 (Dense)         [null,10]                 650       
=================================================================
Total params: 2,762
Trainable params: 2,762
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

该输出提供了模型的基本结构信息。其中，第一列的 Layer 列代表模型中的每一层网络单元，包括它们的名称和类型；第二列的 Output Shape 信息表示此层所产生的张量输出形状；第三列的 Param # 表示此层的可调整参数数量。

该输出还包括了汇总信息，例如总参数数，可训练参数数和不可训练参数数，以及一些其他有关模型架构的信息。

总结

tf.LayersModel.summary() 方法是 TensorFlow.js 深度学习 API 中一个非常实用的功能。它提供了一个清晰的模型轮廓，以及有关模型参数的重要信息，帮助开发者更好地了解和优化模型，从而提高模型的效果。