TensorFlow.js tf.layers.add()函数

在TensorFlow.js中，添加tf.layers.add()函数可以实现层的序列相加。它会将输入的张量按照层顺序相加。

基本用法

tf.layers.add()函数可以接受一个名为“inputs”的数组参数作为输入。数组中每个元素都是一个需要相加的张量，其shape必须相同。然后，它会使用标准方式对张量进行相加，并返回张量作为输出。

下面是一个简单的用法示例：

const input1 = tf.input({ shape: [2, 2] });
const input2 = tf.input({ shape: [2, 2] });

const addLayer = tf.layers.add();

const output = addLayer.apply([input1, input2]);

output.print();

在上面的示例中，我们定义了两个2x2的输入张量，然后创建了一个tf.layers.add()的层实例。接下来，我们将两个输入张量传递给add()函数，它会自动将它们相加起来。

在最后，我们通过调用print()函数来打印输出。

高级用法

除了基本用法外，tf.layers.add()函数还支持一些高级选项。下面是一些示例：

参数axis

可以通过参数axis在不同轴上对输入进行相加。默认值为-1，即最后一维。

const input1 = tf.input({ shape: [2, 2, 3] });
const input2 = tf.input({ shape: [2, 2, 3] });

const addLayer = tf.layers.add({axis: 2});

const output = addLayer.apply([input1, input2]);

output.print();

在上述示例中，我们定义了两个2x2x3的张量。通过设置axis参数为2，即对第三个轴进行相加，其中每个位置的数值相加。最终输出的张量shape为[2, 2, 3]，其中包含每个位置的值之和。

参数name

可以通过参数name为添加层指定名称。这对于保存和加载模型时很有用。

const input1 = tf.input({ shape: [2, 2] });
const input2 = tf.input({ shape: [2, 2] });

const addLayer = tf.layers.add({name: 'myAddLayer'});

const output = addLayer.apply([input1, input2]);

output.print();

在上述示例中，我们将添加层的名称设置为“myAddLayer”。

总结

tf.layers.add()函数是TensorFlow.js中添加数值的层序列之和的函数。它支持基本和高级用法，包括参数axis和name。拥有它，您可以方便地将多个层相加，以便减少神经网络层数或增加模型的复杂性。