TensorFlow.js tf.LayersModel 类 .trainOnBatch() 方法介绍

TensorFlow.js 是一款用于在浏览器和 Node.js 中进行机器学习的 JavaScript 库。tf.LayersModel 类是 TensorFlow.js 中的一个核心类，代表着序列模型或者函数式模型，它提供了许多常用的方法，如 .train()、.predict() 等。其中 .trainOnBatch() 方法可以用于每个批次的训练。

方法介绍

.trainOnBatch() 方法可以对输入的一批数据进行训练，并返回一个标量的损失值。具体地，它的方法签名如下所示：

trainOnBatch(x: tf.Tensor|tf.Tensor[], y: tf.Tensor|tf.Tensor[]): number

其中，x 表示输入的数据张量或者数据张量数组， y 表示与 x 对应的目标张量或者目标张量数组，返回值是一个标量的损失值。

在 tf.LayersModel 类中，.trainOnBatch() 方法的实现是对 .compile() 方法中指定的损失函数的梯度进行计算，并进行一次梯度下降。

范例

下面我们以一个简单的例子来说明如何使用 .trainOnBatch() 方法进行训练。

const model = tf.sequential({
  layers: [
    tf.layers.dense({inputShape: [784], units: 32, activation: 'relu'}),
    tf.layers.dense({units: 10, activation: 'softmax'})
  ]
});

model.compile({
  optimizer: 'rmsprop',
  loss: 'categoricalCrossentropy',
  metrics: ['accuracy']
});

const x = tf.ones([32, 784]);
const y = tf.oneHot(tf.linspace(0, 9, 10, 'int32'), 10);

for (let i = 0; i < 10; i++) {
  const loss = model.trainOnBatch(x, y);
  console.log(`Batch ${i}: loss = ${loss}`);
}

在上面的代码中，我们首先定义了一个包含两个 Dense 层的模型。然后，我们使用 model.compile() 方法来编译模型，指定了优化器为 RMSprop，损失函数为分类交叉熵，评价指标为准确率。接下来，我们准备了一个包含 32 个样本的输入张量和一个对应的目标张量。

接着，我们使用一个 for 循环，进行多次训练。每次训练调用 .trainOnBatch() 方法，传入输入和目标张量，然后将返回的损失值打印出来。

上面的代码演示了如何使用 .trainOnBatch() 方法对模型进行训练，但它还有很多可以改进的地方，例如增加验证集、保存模型等等，需要根据具体情况进行选择。

总结

.trainOnBatch() 方法是 tf.LayersModel 类中的一个重要方法，它可以对输入的数据批次进行训练，因此在训练大规模数据集时比较有用。我们可以通过传入输入张量和目标张量，得到一次训练的损失，然后反复调用该方法进行迭代训练，从而得到最终的模型。