Tensorflow.js tf.layers.add()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.add()函数用于计算每个元素的加法。

语法：

tf.layers.add().apply([input1, input2,input3,......,inputn])

参数：

• inputShape：它是一个可选参数，用于创建输入层，它采用数字和空值等值。
• batchInputShape：它是一个可选参数，用于在主层之前创建输入层，它采用数字和空值等值。
• batchSize：它是一个可选参数，用于制作 batchInputShape，它只接受数字。
• dtype：可选参数，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Add。

示例 1：

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
const input1 = tf.input({shape: [90.5, 3]});
const input2 = tf.input({shape: [90.5, 3]});
const addLayer = tf.layers.add();
const sum = addLayer.apply([input1, input2]);
console.log(JSON.stringify(sum.shape));

输出：

[null,90.5,3]

示例 2：

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
const input1 = tf.input({shape: [127.65, 56]});
const input2 = tf.input({shape: [127.65, 56]});
const input3 = tf.input({shape: [127.65, 56]});
const input4 = tf.input({shape: [127.65, 56]});
const input5 = tf.input({shape: [127.65, 56]});
const input6 = tf.input({shape: [127.65, 56]});
const input7 = tf.input({shape: [127.65, 56]});
const input8 = tf.input({shape: [127.65, 56]});
  
const addLayer = tf.layers.add();
const sum = addLayer.apply([input1, input2, input3, 
          input4, input5, input6, input7, input8]);
  
console.log(JSON.stringify(sum.shape));

输出：

[null,127.65,56]

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