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
Reshape
构造器
Reshape 为工厂对象, 根据参数 targetShape 形状创建相对应的对象。在构造对象的时候可以使用 shape 替代 targetShape

如果输入为1维,例如 targetShape=[100], 那么创建TSP.layers.Reshape1d,输出为1维;

如果输入为2维,例如 targetShape=[24, 24], 那么创建TSP.layers.Reshape2d,输出为2维;

如果输入为3维,例如 targetShape=[32, 32, 180], 那么创建TSP.layers.Reshape3d,输出为3维;

〔方法一〕使用 targetShape 参数进行构造
TSP.layers.Reshape( { targetShape : Int[] } )
〔方法二〕使用 shape 参数进行构造
TSP.layers.Reshape( { shape : Int[] } );
Fig. 1 - Reshape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

targetShape

⭐️📦

Int[] 输出的形状 例如,targetShape = [24, 24] 表示把输入转换成 24*24 的矩阵

name

🔧

String 层的命名
建议添加
name: “layerName”

color

⚙️🎨

color format 层的颜色 Reshape 默认颜色是浅紫色 #A287F4

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

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3维 3️⃣
filter_center_focusdataFormat默认通道值在最后,例如outputShape = [ 32, 32, 4 ] 表示经过此层处理后,有4个特征图,每个图大小为32*32。
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,返回值有三种可能:若 targetShape 长度为1,返回字符串 Reshape1d;若 targetShape 长度为2,返回字符串 Reshape2d;若 targetShape 长度为3,返回字符串 Reshape3d
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.GreyscaleInput( {

    shape: [28, 28]

} );

let reshapeLayer = new TSP.layers.Reshape( {

    targetShape: [ 7, 7, 16 ],
    name: "Reshape1",
    initStatus: "open",
    animeTime: 4000

} );

reshapeLayer.apply( inputLayer );
.openLayer() : void
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 reshapedLayer = new TSP.layers.Reshape( {

    // 配置reshapedLayer。

} );

model.add( reshapedLayer );

// ... 给模型添加更多的layer。

model.init();

// 调用openLayer API来打开layer。

reshapedLayer.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 reshapedLayer = new TSP.layers.Reshape( {

    // 配置reshapedLayer。

} );

model.add( reshapedLayer );

// ... 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。

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

    targetShape: [ 24, 24 ],
    name: "Reshape1",
    initStatus: "open",
    animeTime: 4000

} );

model.add( reshape );
filter_center_focus直接添加 Reshape
model.add(new TSP.layers.Reshape( {

    targetShape: [ 24, 24 ],
    name: "Reshape1",
    initStatus: "open",
    animeTime: 4000

} ));
什么时候用
如果你熟悉Keras | TensorFlow | tfjs 框架,构建模型时使用了 Reshape 层(下表列出了可能的使用情景)。一一对应的,在TensorSpace中,你应该使用此API。
框架名称 对应框架中新建对象代码段
Keras keras.layers.Reshape(target_shape)
TensorFlow tf.reshape( tensor, shape )
TensorFlow.js tf.layers.reshape({targetShape: [2, 6]})
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/intermediate/Reshape.js