Tensorflow.js tf.layers.maximum()函数

Tensorflow.js 是谷歌开发的一个开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型和深度学习神经网络。它还可以帮助开发人员用 JavaScript 语言开发 ML 模型，并且可以直接在浏览器或 Node.js 中使用 ML。

当提供多个数组作为输入时， tf.layers.maximum()函数用于计算每个元素的最大值。

句法：

tf.layers.maximum().apply([input1,input2,...... , inputn])

参数

• inputShape ：它是一个可选参数，用于创建输入层，它采用 number 和 null 等值。
• batchInputShape ：它是一个可选参数，用于在主层之前创建输入层，它采用 number 和 null 等值。
• batchSize ：它是用于制作 batchInputShape 的可选参数，它只接受数字。
• dtype ：它是一个可选参数，它代表数据类型。默认情况下，它具有“float32”并且还支持其他值，例如“int32”、“bool”等。
• name：它是一个可选参数，用于定义层的名称，它接受字符串。
• trainable ：它是一个可选参数，用于确定提供的输入层是否更新。它接受布尔值。
• weights ：它拥有层的起始权重。它也是一个可选参数。
• inputDType ：它是用于输入数据类型的可选参数。与 dtype 一样，它也支持其所有值。

返回值：返回最大值。

示例 1：

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
const input1 = tf.input({shape: [3, 3]});
const input2 = tf.input({shape: [3, 3]});
const maximumLayer = tf.layers.maximum();
const maximum = maximumLayer.apply([input1, input2]);
console.log(JSON.stringify(maximum.shape));

输出：

[null,3,3]

示例 2：

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
const input1 = tf.input({shape: [4, 4]});
const input2 = tf.input({shape: [4, 4]});
const input3 = tf.input({shape: [4, 4]});
const input4 = tf.input({shape: [4, 4]});
const input5 = tf.input({shape: [4, 4]});
const input6 = tf.input({shape: [4, 4]});
const maximumLayer = tf.layers.maximum();
const maximum = maximumLayer.apply([input1, 
    input2, input3, input4, input5, input6]);
  
console.log(JSON.stringify(maximum.shape));

输出：

[null,4,4]

参考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#layers.maximum