Tensorflow.js tf.Sequential class.predict() 方法

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。

.predict() 方法用于在考虑到所述输入实例的情况下产生输出预期。此外，这里的计算是分组进行的。

句法：

predict(x, args?)

参数：

• x：它是指定的输入数据，例如张量，或者是 tf.Tensors 的数组，以防模型有大量输入。它可以是 tf.Tensor 或 tf.Tensor[] 类型。
• args：它是一个可选参数，属于对象类型。
  1. batchSize：以整数形式表示的批大小，是可选参数。此外，如果未指定，则默认值为 32。
  2. 详细：它是声明的详细模式，默认为 false。它是布尔类型并且是可选的。

返回值：返回 tf.Tensor 或 tf.Tensor[]。

示例 1：

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining model
const modl = tf.sequential({
   layers: [tf.layers.dense({units: 2, inputShape: [40]})]
});
  
// Calling predict() method and
// Printing output
modl.predict(tf.truncatedNormal([7, 40])).print();

输出：

Tensor
    [[0.1556173 , 1.2365075 ],
     [-1.7945877, 2.3424799 ],
     [0.3632407 , -0.1731701],
     [0.195157  , -0.7823027],
     [0.4565429 , 2.512109  ],
     [-1.2392806, 0.1868197 ],
     [0.6895663 , -0.2006246]]

示例 2：

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling predict() method and
// Printing output
tf.sequential({
   layers: [tf.layers.dense({units: 3, inputShape: [20]})]
}).predict(tf.randomNormal([8, 20])).print();

输出：

Tensor
    [[-1.1149288, 0.8968778 , -0.7492741],
     [1.3654473 , -0.471923 , 1.3632329 ],
     [0.5550661 , 0.6949158 , 1.9761562 ],
     [-0.2109454, -0.3558912, 0.243051  ],
     [-1.2827762, 0.5370077 , 0.1645843 ],
     [0.1542411 , -1.359634 , -0.1656512],
     [-0.4721956, 0.3904444 , 0.7398967 ],
     [-0.2076109, -3.0447464, 1.3338548 ]]

参考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#tf.Sequential.predict