TensorFlow.js tf.sequential()函数介绍

TensorFlow.js是由谷歌开发的一个开源机器学习框架，可以在浏览器中运行机器学习模型。其中，tf.sequential()函数就是在TensorFlow.js中定义神经网络模型的函数之一。本文将对tf.sequential()函数进行详细介绍。

tf.sequential()函数概述

在TensorFlow.js中，使用tf.sequential()函数可以定义一个基本的前馈神经网络模型（Feed Forward Neural Network）。这个函数创建一个序列模型，其中神经元层按照其指定的顺序传递和处理数据流。每一层都是通过前一层的输出来推导的。

tf.sequential()函数参数

tf.sequential()函数接受一个对象作为其输入参数，该对象具有以下属性：

• layers: array of Layers(层) objects，每个层表示网络中的一层。可以按顺序添加更多的层，以构建更深的网络。每个层对象可以使用TensorFlow.js中提供的内置层或自定义层对象构建。以下是一些内置层分类：

  • Basic Layers（基本层）

    • tf.layers.dense()（全连接层）

    • tf.layers.flatten()（扁平化层）

  • Convolutional Layers（卷积层）

    • tf.layers.conv2d() (二维卷积层)

    • tf.layers.conv3d()(三维卷积层)

  • Recurrent Layers（循环层）

    • tf.layers.lstm() (长短时记忆循环层）

    • tf.layers.gru()（门控循环层）

• name：string, 可选参数，为模型指定一个名称；

tf.sequential()函数返回

tf.sequential()函数会返回一个Keras模型对象，可以通过该对象调用许多不同的方法来访问和操作模型。

tf.sequential()函数调用示例

以下是一个使用tf.sequential()函数构建三层全连接神经网络的示例。

// 导入TensorFlow.js库
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

// 定义模型
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({ units: 128, inputShape: [784], activation: 'relu' }));
model.add(tf.layers.dense({ units: 64, activation: 'relu' }));
model.add(tf.layers.dense({ units: 10, activation: 'softmax' }));

// 编译模型
model.compile({ optimizer: 'adam', loss: 'categoricalCrossentropy', metrics: ['accuracy'] });

上述代码中，首先导入了tf库，接着使用tf.sequential()函数定义了一个序列模型，并在其中添加了三个全连接层。第一层的输出维度是128，输入形状是784，激活函数是ReLU，后面两层的输出维度分别是64和10，激活函数分别为ReLU和Softmax。在模型定义完成后，使用compile()方法对模型进行编译，指定了优化器（Adam）、损失函数（交叉熵）和指标（准确率）。

总结

本文介绍了TensorFlow.js中tf.sequential()函数的用法。使用该函数可以快速创建一个前馈神经网络模型，并通过添加不同的层对象构建不同的网络结构。使用compile()方法对模型进行编译后，可以开始训练和评估模型。