TensorSpace.js
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基本概念
模型预处理
模型
网络层
网络层融合
Input1d
新建一个输入层,多用在模型的第一层。Input1d 多用于单序列数据输入。
构造器
TSP.layers.Input1d( { shape : [ Int ] } );
Fig. 1 - Input1d 层示意图
参数列表

参数名

标签

类型

简介

具体用法细节和例子

shape

📦

Int[] 输出的形状 dataFormat默认通道值在最后例如,shape = [ 28 ],输入序列长度28

paging

🎨🔧

Bool 是否使用分页,paging详细解释 当全链接层太长时,使用分页方式来显示Dense层,true 使用分页;false[默认值] 不使用分页

segmentLength

🎨⚙️

Int 每页的结点数量,只有在paging是true时生效 200[默认值] 表示每页200个节点

segmentIndex

🎨⚙️

Int 分页第一次渲染显示的下标,只有在paging是true时生效 0[默认]

overview

🎨⚙️

Bool 设置text角度overview详细解释 false[Default]

name

🔧

String 层的命名
建议添加
name: “layerName”

color

⚙️🎨

color format 层的颜色 Input1d默认颜色是 #EEEEEE

closeButton

⚙️🎨

Dict 层关闭按钮外观控制列表, 查看详情

display : Boolean. true [default] 显示按钮, false 隐藏按钮

ratio : Int 为正常大小的几倍,默认为1倍

例如,设为2为正常大小的2倍大

initStatus

⚙️️🎦

String 初始化时,本层是否收缩 close[default] : 收缩

animation-
TimeRatio

⚙️🎦

Int 张开和伸缩的调整速度,呈倍速关系 例如2就是2倍,数字越大速度越快
属性
.outputShape : Int[]
filter_center_focus本层输出Tensor的形状为1维 1️⃣
filter_center_focus本层输入Tensor的形状。dataFormat默认通道值在最后,例如inputShape = [ 28 ] 表示输入序列长度为28。
filter_center_focus在 model.init() 后才可拿到数据,否则为undefined。
.neuralValue : Int[]
filter_center_focus本层层间输出值数组。
filter_center_focus载入模型,在 model.predict() 后才可以拿到数据,否则为undefined。
.name : String
filter_center_focus本层的自定义名称。
filter_center_focus创建后即可取到。
.layerType : String
filter_center_focus本层的类型,返回一个定值,字符串Input1d
filter_center_focus创建后即可取到。
使用样例
filter_center_focus声明一个Input1d的实例,方便复用
let inputLayer = new TSP.layers.Input1d( {

    shape: [ 100 ],
    initStatus: "open",
    name: "Input1d1"

} );
model.add(inputLayer);
filter_center_focus直接添加Input1d
model.add( new TSP.layers.Input1d( {

    shape: [ 100 ],
    name: "Input1d2"

} ) );
标签详情
符号 参数性质 说明
⭐️ 必要 使用时必须提供,不能为空,只要提供了这些参数,就能正常创建实例,控制参数使用默认值。
🔧 推荐 使用时推荐给定,未给定也可以运行,但在体验和易用性上有隐患。
⚙️ 可选 根据模型配置参数选择性添加,这里的参数对于层的结构(3D可视化外观)没有影响。
📦 模型 配置卷积层的相关属性,并对输出特征图形状有影响。
🎨 外观 可覆盖TSP.model下的属性进行细调(查看详情
🎦 动画控制 可覆盖TSP.model下的属性进行细调(查看详情
源码
tensorspace/src/layer/input/input1d.js