Tensorflow.js tf.layers.masking()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。它还可以帮助开发人员用 JavaScript 语言开发 ML 模型,并且可以直接在浏览器或 Node.js 中使用 ML。
tf.layers.masking()函数用于通过使用掩码值来掩码序列,以跳过时间步长。
句法:
tf.layers.masking(arguments)
参数
- inputShape :它是一个可选参数,用于创建输入层,它接受诸如 number 和 null 之类的值。
- batchInputShape :它是一个可选参数,用于在主层之前创建输入层,它可以接受 number 和 null 等值。
- batchSize :它是用于制作batchInputShape 的可选参数,并且它只接受数字。
- dtype :可选参数,代表数据类型。默认情况下,它具有 'float32' 并且还支持其他值,例如 'int32'、'bool' 等。
- name:可选参数,用于定义图层名称,接受字符串。
- trainable :它是一个可选参数,用于确定提供的输入层是否更新。它接受布尔值。
- weights :它拥有层的起始权重。它也是一个可选参数。
- inputDType :它是用于输入数据类型的可选参数。与 dtype 一样,它也支持其所有值。
返回值:返回掩码。
示例 1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
// Initializing the 1d tensor
const geek= tf.tensor1d([1, 2, 3, 4]);
// Reshaping tensor
const geek1 = tf.reshape(geek,[2,2]);
// Creating masking object of poolSize 2*2
const mask = tf.layers.masking({poolSize:[2,2]});
// Applying masking on img1 tensor
const result=mask.apply(geek1);
// Printing the result tensor
result.print();
Javascript
// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
// Reshaping tensor
const geek1 = tf.reshape(tf.tensor1d([5, 6, 7, 8]),[2,2]);
// Applying masking on geek1 tensor
tf.layers.masking(
{
poolSize:[2,2]
}
).apply(
geek1).print();
输出:
Tensor
[[1, 2],
[3, 4]]
示例 2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
// Reshaping tensor
const geek1 = tf.reshape(tf.tensor1d([5, 6, 7, 8]),[2,2]);
// Applying masking on geek1 tensor
tf.layers.masking(
{
poolSize:[2,2]
}
).apply(
geek1).print();
输出:
Tensor
[[5, 6],
[7, 8]]
参考: https://js.tensorflow.org/api/3.6.0/#layers.masking