Tensorflow.js tf.constraints.unitNorm()函数

Tensorflow.js 是一个由谷歌开发的开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型以及深度学习神经网络。

我们用来创建 unitNorm() 约束的tf.constraints.unitNorm()函数。它继承自约束类。约束用作创建tf.layers.Layer 的属性。 unitNorm约束约束作为该权重实例的每个隐藏单元具有单位范数。

句法：

tf.constraints.unitNorm(args)

参数：

args：它指定包含配置的对象。
1. axis：指定计算范数的轴。

返回值：返回 tf.constraints.Constraint。

示例 1：

Javascript

// Importing the tensorflow.Js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
// Use unitNorm() function
const constraint = tf.constraints.unitNorm({axis :1})
   
// Print
console.log(constraint)

Javascript

// Import tensorflow.js
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
// Create a new dense layer using unitNorm constraint
const denseLayer = tf.layers.dense({
    units: 4,
    kernelInitializer: 'heNormal',
    kernelConstraint: 'unitNorm',
    biasConstraint: 'unitNorm',
    useBias: true
});
   
// Create input tensor
const input = tf.ones([2, 2]);
 
// Apply dense layer to input tensor
const output = denseLayer.apply(input);
       
// Print the output
output.print()

输出

{
  "defaultAxis": 0,
  "axis": 1
}

示例 2：在此示例中，我们将使用 unitNorm 约束创建一个密集层。

Javascript

// Import tensorflow.js
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
// Create a new dense layer using unitNorm constraint
const denseLayer = tf.layers.dense({
    units: 4,
    kernelInitializer: 'heNormal',
    kernelConstraint: 'unitNorm',
    biasConstraint: 'unitNorm',
    useBias: true
});
   
// Create input tensor
const input = tf.ones([2, 2]);
 
// Apply dense layer to input tensor
const output = denseLayer.apply(input);
       
// Print the output
output.print()

输出

Tensor
    [[0.3154395, 0.3988628, 1.3295887, -0.0849797],
     [0.3154395, 0.3988628, 1.3295887, -0.0849797]]

参考： https://js.tensorflow.org/api/1.0.0/#constraints.unitNorm