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javascript - 在 tensorflow.js 中设置权重的函数初始化器

问题描述

我试图用正值初始化 tensorflow.js 中的权重，但似乎我从来没有给它“正确”的形状。这是我的代码：

let data_size = 500;
let input = [];
let output;
const model = tf.sequential();

for (var i = 0; i < data_size; i++){
    input[i] = i;
}

input = tf.tensor2d(input, [data_size, 1]);
output = tf.add(tf.scalar(1), input);

model.add(tf.layers.dense({units: 6, activation: "relu", inputShape: [1], weights: tf.randomUniform([6, 1], 0, 1)}));
model.add(tf.layers.dense({units: 1, activation: "linear"}));

model.compile({loss: "meanSquaredError", optimizer: "adam"});

所以在我的代码中，在我添加的第一层中，我放置了“权重”参数来选择权重的初始化https://js.tensorflow.org/api/0.13.0/#layers.add

但即使权重的形状是 [6, 1]，它也不接受。我也尝试了 tf.randomUniform([1], 0, 1) ，因为它可能是传递给所有权重的单个表达式，但它也不起作用。你如何选择用 tensorflow.js 初始化权重的表达式？

标签： javascripttensorflowtensorflow.js

解决方案

weights是根据doc的张量数组。该层以这种方式初始化A X + B。所以需要提供A和B张量（其中 X 是层的输入）。

let data_size = 500;
let input = [];
let output;
const model = tf.sequential();

for (var i = 0; i < data_size; i++){
    input[i] = i;
}

input = tf.tensor2d(input, [data_size, 1]);
output = tf.add(tf.scalar(1), input);

model.add(tf.layers.dense({units: 6, activation: "relu", inputShape: [1], weights: [ tf.randomUniform([1, 6], 0, 1),  tf.randomUniform([6], 0, 1)]}));
model.add(tf.layers.dense({units: 1, activation: "linear"}));

model.compile({loss: "meanSquaredError", optimizer: "adam"});
<html>
  <head>
    <!-- Load TensorFlow.js -->
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.12.0"> </script>
  </head>

  <body>
  </body>
</html>

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