TensorFlow.js 层合并完整参考

TensorFlow.js 是一个用于在浏览器和 Node.js 等 JavaScript 运行时上进行机器学习的库。在 TensorFlow.js 中，层(Layers)是神经网络(Neural Network)中最基础的构建块。本文将介绍 TensorFlow.js 中如何使用层合并(Merge Layers)来创建更为复杂的神经网络。

层合并

在 TensorFlow.js 中，可以使用 tf.layers 模块来构建和定义神经网络。其中，层合并是将多个层合并为一个输出的操作。在 TensorFlow.js 中，有三种层合并方式可供选择：串联(concatenate)、加(add)、平均(average)。下面分别介绍这三种层合并方式。

串联

串联(concatenate)是将多个张量拼接(concatenate)成一个张量，多用于处理输入数据的多个特征。在 TensorFlow.js 中，可以使用 tf.layers.concatenate() 方法来进行串联操作。以下是该方法的完整参数列表：

tf.layers.concatenate(config)

其中，config.axis 参数指定拼接方向(一般是最后一个轴)，config.inputs 参数指定要拼接的张量列表。例如，以下代码将两个大小为 4 的张量串联(concatenate)：

const input1 = tf.input({shape: [4]});
const input2 = tf.input({shape: [4]});
const concatLayer = tf.layers.concatenate({axis: -1, inputs: [input1, input2]});

加

加(add)是将多个张量相加成一个张量，多用于实现残差网络(Resnet)等。在 TensorFlow.js 中，可以使用 tf.layers.add() 方法来进行加操作。以下是该方法的完整参数列表：

tf.layers.add(config)

其中，config.inputs 参数指定要相加的张量列表。例如，以下代码将两个大小为 4 的张量相加：

const input1 = tf.input({shape: [4]});
const input2 = tf.input({shape: [4]});
const addLayer = tf.layers.add({inputs: [input1, input2]});

平均

平均(average)是将多个张量对应元素的平均值计算出来，多用于实现集成学习(Ensemble)等。在 TensorFlow.js 中，可以使用 tf.layers.average() 方法来进行平均操作。以下是该方法的完整参数列表：

tf.layers.average(config)

其中，config.inputs 参数指定要进行平均的张量列表。例如，以下代码将三个大小为 4 的张量进行平均：

const input1 = tf.input({shape: [4]});
const input2 = tf.input({shape: [4]});
const input3 = tf.input({shape: [4]});
const averageLayer = tf.layers.average({inputs: [input1, input2, input3]});

示例代码

以下是一个使用层合并的简单示例代码，该代码使用 tf.layers 模块将不同的层串联起来，构建一个简单的多层感知器(Multilayer Perceptron)：

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

// 构建输入张量
const inputShape = [8];
const input = tf.input({shape: inputShape});

// 第一个隐藏层
const dense1 = tf.layers.dense({
  units: 16,
  activation: 'relu'
}).apply(input);

// 第二个隐藏层
const dense2 = tf.layers.dense({
  units: 8,
  activation: 'relu'
}).apply(dense1);

// 第三个隐藏层
const dense3 = tf.layers.dense({
  units: 4,
  activation: 'relu'
}).apply(dense2);

// 串联层，连接输入层和输出层
const merge = tf.layers.concatenate({
  axis: 1,
  inputs: [input, dense3]
});

// 输出层
const output = tf.layers.dense({
  units: 1,
  activation: 'sigmoid'
}).apply(merge);

// 构建模型
const model = tf.model({inputs: [input], outputs: [output]});