添加一个可以表示单向量输出的输出层。
构造器
基于 TensorSpace 模型 是否在初始化之前载入了预训练的模型，有不同的配置方法。查看 网络层配置 文档了解网络层配置基本规则。
〔情况一〕如果 TensorSpace 模型在初始化之前已经载入了预训练的模型，那么不需要在 Layer 中配置 网络模型相关系数。
TSP.layers.Output1d( { outputs: String[] } );〔情况二〕如果 TensorSpace 模型在初始化之前未载入预训练的模型，那么需要配置必要的网络模型相关系数。
[方法一] 使用 units 和 outputs 参数进行构造
TSP.layers.Output1d( { units: Int, outputs: String[] } );[方法二] 使用 shape 和 outputs 参数进行构造
TSP.layers.Output1d( { shape : [ Int ], outputs: String[] } );
图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 |
|---|---|---|---|
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units |
Int | 输出层节点的数量， 网络模型相关系数 |
例如，units: 100 本层全链接层有100个神经元节点 |
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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 | 举个例子，将 MNIST 输出配置成 outputs: [“0”, “1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9”] |
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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 |
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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 |
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segmentIndex |
Int | 分页第一次渲染显示的下标，只有在paging是true时生效 | 0[默认值] |
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overview |
Bool | 设置text角度overview详细解释 | false[默认值] |
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name |
String | 层的命名 | name: “layerName” 在顺序模型中，建议添加，以便从模型中获取层对象 在函数式模型中，必须给每个层添加 name 属性，且添加的名称 name 的值需要和预训练网络中对应层的名称相同 |
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shape |
Int[] | 输出的形状， 网络模型相关系数 |
例如，shape: 100 表示输出是一个向量，1维长度100 |
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color |
Color Format | 层的颜色 | Output1d默认颜色是 #EEEEEE |
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closeButton |
Dict | 层关闭按钮外观控制列表， 查看详情 | display: Bool. true [默认值] 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，当ratio设为2时，关闭按钮为正常大小的2倍大 |
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initStatus |
String | 本层初始化状态，查看详情 | close[默认值] : 收缩 open：展开 |
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animeTime |
Int | 张开和伸缩的速度 | 例如2000就是2秒，如果在layer中配置animeTime属性将会覆盖model中的animeTime。 |
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 : Float[]
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
.apply( previous_layer ) : void
filter_center_focus将此层连接到 previous_layer
上，previous_layer 即此层的上一层。
filter_center_focus此方法可用于构建 函数模型 图结构。
filter_center_focus详情参见 构建图结构。
.openLayer() : void
filter_center_focus展开 Layer，如果 Layer 已经处于 “open”
状态，Layer 将会保持 “open” 状态。
filter_center_focus详情参见 网络层状态。
.closeLayer() : void
filter_center_focus闭合 Layer，如果 Layer 已经处于 “close”
状态，Layer 将会保持 “close” 状态。
filter_center_focus详情参见 网络层状态。
使用样例
filter_center_focus 如果 TensorSpace
模型在初始化之前已经载入了预训练的模型，那么不需要在 Layer 中配置网络模型相关系数。
let outputLayer = new TSP.layers.Output1d( {
// 必要 Output1d 配置。
outputs: [ "0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9" ],
// 建议配置，当使用 TensorSpace 函数模型时，为必要配置。
name: "Output1d1",
// 可选配置。
initStatus: "open"
} );filter_center_focus 如果 TensorSpace
模型在初始化之前未载入预训练的模型，那么需要配置必要的网络模型相关系数。
let outputLayer = new TSP.layers.Output1d( {
// 必要网络模型相关系数配置。
units: 10,
// 必要 Output1d 配置。
outputs: [ "0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9" ],
// 建议配置，当使用 TensorSpace 函数模型时，为必要配置。
name: "Output1d2",
// 可选配置。
initStatus: "open"
} );源码