TensorFlow.js tf.layers.zeroPadding2d()函数

介绍

tf.layers.zeroPadding2d() 是 TensorFlow.js 中的一个函数，用于对二维的输入进行零填充操作。该函数是 TensorFlow.js 中的一个层级函数，可以通过该层级函数将该操作加入到深度学习网络模型中，并进行训练和预测。零填充是在输入的边界周围填充零值，以扩展输入的大小，从而使卷积层的输出尺寸不变。

这个函数的参数如下：

tf.layers.zeroPadding2d({
  padding: [top, bottom, left, right], // 表示需要在上、下、左、右分别填充的零值的数量
});

示例

下面的示例展示了如何使用 tf.layers.zeroPadding2d() 函数进行零填充操作。

const model = tf.sequential();

// 添加输入层
model.add(tf.layers.inputLayer({
  inputShape: [28, 28, 1], // 输入的形状
}));

// 添加零填充层
model.add(tf.layers.zeroPadding2d({
  padding: [2, 2, 2, 2], // 在上下左右填充2个零值
}));

// 添加卷积层
model.add(tf.layers.conv2d({
  filters: 32, // 输出的形状
  kernelSize: 5, // 卷积核大小
  strides: 1, // 移动步长
  activation: 'relu', // 激活函数
}));

// 添加池化层
model.add(tf.layers.maxPooling2d({
  poolSize: [2, 2], // 池化窗口大小
  strides: [2, 2], // 移动步长
}));

// 输出模型的结构
model.summary();

上述代码定义了一个包含一个输入层、一个零填充层、一个卷积层和一个池化层的深度学习网络模型。

总结

tf.layers.zeroPadding2d() 函数是 TensorFlow.js 中的一个层级函数，用于在二维输入的边界周围填充零值，以扩展输入的大小。使用该函数可以构建深度学习网络模型，并进行训练和预测。