TensorFlow.js tf.layers.multiply()函数介绍

TensorFlow.js是一个由Google开发的深度学习库，它可以帮助开发者在浏览器上运行机器学习模型。其中，tf.layers.multiply()函数是用于通过对输入进行元素间乘法运算来构建图层的函数。下面我们就来详细介绍一下该函数的用法和参数解释。

函数定义：

tf.layers.multiply(config);

参数解释：

• config: 一个包含如下属性的对象：
  • inputShape: 输入数据的形状，必须是一个数组，如 [2, 3]。
  • name: 当前图层的名称，字符串类型。
  • dtype: 数据类型，默认是 'float32'。
  • trainable: 当前图层的权重是否可训练，默认是 true。

返回结果：

当前的图层对象，可以继续调用其它的图层方法和属性。

示例代码：

下面是一个使用 tf.layers.multiply() 函数的示例代码：

const model = tf.sequential();

model.add(tf.layers.multiply({ inputShape: [2], name: 'myMultiplyLayer' }));
model.add(tf.layers.dense({ units: 1, activation: 'sigmoid' }));

model.compile({ loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd' });

const inputData = tf.randomNormal([100, 2], 0, 1);
const outputData = tf.randomUniform([100, 1], 0, 1);

model.fit(inputData, outputData, {
  epochs: 10,
  callbacks: {
    onEpochEnd: async (epoch, logs) => console.log(`Epoch ${epoch}: loss = ${logs.loss.toFixed(4)}`),
  },
});

在这个示例代码中，我们首先创建了一个序列模型，然后向其中添加了一个名为 'myMultiplyLayer' 的图层，该图层使用了 tf.layers.multiply() 函数。接着，我们再添加了一个密集连接层，并编译了整个模型。

最后，我们使用了随机数据对该模型进行训练，每个 epoch 中会将误差值打印出来。