Question

我正在尝试仅使用正值初始化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，我要添加的第一层中，我放置了“ weights”参数来选择权重https://js.tensorflow.org/api/0.13.0/#layers.add

的初始化

但是即使权重的形状为[6，1]，也不会接受。我也尝试过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。您如何选择表达式来使用tensorflow.js初始化权重？

Answer 1

weights是根据doc的张量数组。通过 A X + B 初始化层。因此，需要提供 A 和 B 张量（其中X是该层的输入）。

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>

在tensorflow.js中设置权重的函数初始化器

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