TensorSpace.js
开始使用
基本概念
模型预处理
模型
网络层
网络层融合
Output1d
添加一个可以表示单向量输出的输出层。
构造器
〔方法一〕使用 units outputs 参数进行构造
TSP.layers.Output1d( { units: Int, outputs: String[] } );
〔方法二〕使用 shape outputs 参数进行构造
TSP.layers.Output1d( { shape : [ Int ], outputs: String[] } );
Fig. 1 - 单向量输出层示意图(左:收缩 | 右:展开)
参数列表

参数名

标签

类型

简介

具体用法细节和例子

units

📦

Int 输出层节点的数量 例如,units = 100,本层全链接层有100个神经元节点

outputs

📦

String[] 每个输出的注释文本数组,在场景中点击节点显示对应的文本结果 mnist outputs: ["0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"]

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 Output1d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
.inputShape : Int[]
filter_center_focus本层输入Tensor的形状,dataFormat默认通道值在最后,例如inputShape = [ 28, 28, 3 ] 表示输入为3个特征图,每个图大小为28*28
filter_center_focus在 model.init() 后才可拿到数据,否则为undefined。
.outputShape : Int[]
filter_center_focus本层输出Tensor的形状为1维 1️⃣
filter_center_focus本层输出Tensor的形状,例如outputShape = [ 1000 ] 表示经过此层处理后,有1000个1维输出
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Output1d
filter_center_focus创建后即可取到。
方法
filter_center_focus此方法只在 Functional Model 中使用(非序列型,图结构)。
filter_center_focus将此层连接到layer上,layer即此层的上一层
filter_center_focus使用此方法来建立一个连接。在 Sequential Model 中不需要专门使用此方法来建立链接,参照 Keras or TensorFlow.js 构建模型语法,直接添加层即可。
let inputLayer = new TSP.layers.Input1d( {

    shape: [ 28 ]

} );

let outputLayer = new TSP.layers.Output1d( {

    units: [ 10 ],
    outputs: [ "0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9" ]

} );

outputLayer.apply( inputLayer );
filter_center_focus通过直接和3d场景中物体交互直接点击层打开。
filter_center_focus代码中通过调用方法打开。
let outputLayer = new TSP.layers.Output1d( {

    // 配置Output1d。

} );

model.add( outputLayer );

// ... 给模型添加更多的layer。

model.init();

// 调用openLayer API来打开layer。

outputLayer.openLayer();
filter_center_focus通过直接和3d场景中物体交互点击按钮关闭。
filter_center_focus代码中通过调用方法打开。
let outputLayer = new TSP.layers.Output1d( {

    // 配置Output1d。

} );

model.add( outputLayer );

// ... 给模型添加更多的layer。

model.init();

// 如果layer已经是打开状态,调用closeLayer API来关闭layer。

outputLayer.closeLayer();
使用样例
filter_center_focus声明一个Output1d的实例,方便复用
let outputLayer = new TSP.layers.Output1d( {

    units: 10,
    outputs: [ "0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9" ],
    name: "Output1d1",
    initStatus: "open"

} );
model.add( outputLayer );
filter_center_focus直接添加Output1d
model.add( new TSP.layers.Output1d( {

    units: 10,
    outputs: [ "0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9" ],
    name: "Output1d2"

} ) );
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/output/Output1d.js