Tensorflow.js tf.Sequential 类 .add() 方法

TensorFlow.js是一个用JavaScript编写的机器学习库，可在浏览器环境和Node.js环境中运行。tf.Sequential是TensorFlow.js中的一个类，它提供了构建序列模型的方法，其中的add()方法是在模型中添加层的方法。

语法

tf.Sequential().add(layer: tf.layers.Layer|tf.Sequential)

• layer：要添加到模型中的层。

参数

layer参数可以是一个层对象，也可以是一个嵌套的Sequential模型。

返回值

返回值为当前的Sequential对象，以便能够进行链式调用。

示例

以下示例演示如何使用tf.Sequential类的add()方法添加两个层：

const model = tf.sequential();

//定义第一个层
const layer1 = tf.layers.dense({
  units: 32,
  inputShape: [100]
});
//将第一个层添加到模型中
model.add(layer1);

//定义第二个层
const layer2 = tf.layers.dense({
  units: 10
});
//将第二个层添加到模型中
model.add(layer2);

也可以使用链式调用来添加层：

const model = tf.sequential()
  .add(tf.layers.dense({units: 32, inputShape: [100]}))
  .add(tf.layers.dense({units: 10}));

当您要使用嵌套的Sequential模型时，也可以使用add()方法来添加嵌套的子模型：

const model1 = tf.sequential();
model1.add(tf.layers.dense({units: 8, inputShape: [10]}));
model1.add(tf.layers.dense({units: 4}));

const model2 = tf.sequential();
model2.add(tf.layers.dense({units: 4, inputShape: [4]}));
model2.add(tf.layers.dense({units: 1}));

const model = tf.sequential();
model.add(model1);
model.add(model2);

总结

使用TensorFlow.js中的tf.Sequential类的add()方法可以方便地构建序列模型。您可以添加不同类型的层、嵌套的子模型或应用链式调用。此外，该方法返回当前Sequential对象，以便能够进行链式调用进行更多的操作。