我试图用正值初始化 tensorflow.js 中的权重，但似乎我从未给它“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“weights”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]，它也不会接受。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。 tensorflow.js如何选择表达式来初始化权重？
最佳答案
weights 是根据 doc 的张量数组.该层以这种方式初始化AX + B。因此需要提供 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>关于javascript - 在 tensorflow.js 中设置权重的函数初始值设定项，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52508290/