Tensorflow.js tf.layers.flatten()函数

Tensorflow.js 是谷歌开发的一个开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型和深度学习神经网络。

tf.layers.flatten()函数用于展平输入，而不影响批量大小。 Flatten 层将输入中的每个批次展平为一维。

句法：

tf.layers.flatten( args? )

参数：它将一个对象作为输入：args（对象）。提供 args 对象作为输入是可选的。以下是您可以在 args 对象中提供的字段。

• dataFormat('channelsFirst' or 'channelsLast')：图片数据格式。
• inputShape((null | number)[])：用于创建一个输入层插入到该层之前。
• batchInputShape((null | number)[])：用于创建一个输入层插入到该层之前。如果同时定义了 inputShape 和 batchInputShape，则将使用 batchInputShape。
• batchSize(number)：如果指定了inputShape，没有指定batchInputShape，则使用batchSize来构造batchInputShape。
• dtype('float32'|'int32'|'bool'|'complex64'|' 字符串')：用于定义该层的数据类型。
• name (字符串)：用于为图层提供名称。
• trainable (boolean)：用于指定该层的权重是否可通过拟合更新。默认值 os true。
• weights (tf.Tensor[])：用于提供层的初始权重值。

返回值：返回展平的图层。

示例 1：

Javascript

const tf = require("@tensorflow/tfjs")
  
const input = tf.input({shape: [5, 4]});
  
// Creating flattened layer
const flattenLayer = tf.layers.flatten();
  
// Printing the shape
console.log(JSON.stringify(flattenLayer.apply(input).shape));

输出：在输出中，我们可以看到扁平层的形状等于`[null，12]`，因为第二维是4 * 3，即扁平化的结果。

[null, 20]

示例 2：在此示例中，我们将在 args 对象中提供名称字段作为输入。

Javascript

const tf = require("@tensorflow/tfjs")
  
const input = tf.input({shape: [4, 3]});
  
// Creating flattened layer
const flattenLayer = tf.layers.flatten({name:'NewLayer1'});
  
// Printing the name and shape
console.log("Name of the layer: " 
    + flattenLayer.apply(input).name)
  
console.log(JSON.stringify(
    flattenLayer.apply(input).shape));

输出：

Name of the layer: NewLayer1/NewLayer1
[null, 12]

参考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#layers.flatten