tensorflow.js 训练模型和可视化训练时用到的高频API详解

百里承业

2023-12-01

tf.js 实战学习笔记

tfvis.render.scatterplot （container，data，opts？）

tfjs-vis API 的 CHARTS part

绘制散点图(文档见 https://js.tensorflow.org/api_vis/1.4.3/#render.scatterplot)

const series1 = Array(100).fill(0)
.map(y => Math.random() * 100 - (Math.random() * 50))
.map((y, x) => ({ x, y, }));

const series2 = Array(100).fill(0)
.map(y => Math.random() * 100 - (Math.random() * 150))
.map((y, x) => ({ x, y, }));

const series = ['First', 'Second'];
const data = { values: [series1, series2], series }

const surface = { name: 'Scatterplot', tab: 'Charts' };
tfvis.render.scatterplot(surface, data);

参数：
- container (HTMLElement|{name: string, tab?: string}|Surface|{drawArea: HTMLElement})
- data (Object)
  - values (Point2D[][]|Point2D[]) {x，y}元组的数组（或嵌套数组）。
  - series (string[]) 系列名称/标签
  - opts (Object) 可选的
    - xAxisDomain（[number，number]）被zoomToFit覆盖的 x 轴的区域
    - yAxisDomain（[number，number]）被zoomToFit覆盖的 y 轴的区域
    - zoomToFit （boolean）将图表范围设置为仅适合数据。这可能会修改轴比例，但允许将更多数据拟合到视图中。
    - seriesColors （string []）绘制的每个系列的颜色。有效CSS颜色字符串的数组。
    - width (number) 图表的宽度（以像素为单位）
    - height (number) 图表高度（以像素为单位）
    - xLabel （string） xAxis的标签
    - yLabel （string） yAxis的标签
    - fontSize （number）以px为单位的fontsize
    - xType （‘quantitative’|‘ordinal’|‘nominal’）将自动设置
    - yType （‘quantitative’|‘ordinal’|‘nominal’）将自动设置
返回： Promise

tf.Sequential extends tf.LayersModel

API Reference 中的 MODELS part 的 Creation 部分
具有一叠层的模型，从一个层到另一个层线性地进给。tf.sequential() 是一个工厂函数，可创建 tf.Sequential 的实例。

const model = tf.sequential();
  model.add(tf.layers.dense({
      units: 1,
      inputShape: [2],
      activation: 'sigmoid'
  }));
  model.compile({
      loss: tf.losses.logLoss,
      optimizer: tf.train.adam(0.1)
  });

  const inputs = tf.tensor(data.map(p => [p.x, p.y]));
  const labels = tf.tensor(data.map(p => p.label));

  await model.fit(inputs, labels, {
      batchSize: 40,
      epochs: 20,
      callbacks: tfvis.show.fitCallbacks(
          { name: '训练效果' },
          ['loss']
      )
  });

  window.predict = (form) => {
      const pred = model.predict(tf.tensor([[form.x.value * 1, form.y.value * 1]]));
      alert(`预测结果：${pred.dataSync()[0]}`);
  };

add (layer)
- 在图层堆栈的顶部添加一个图层实例。
- 参数：
  - layer (tf.layers.Layer) 层实例
- 返回：void

tf.LayersModel extends Container|tfc.InferenceModel

API Reference 的 MODELS part 的 Classes 部分
tf.LayersModel 是 TensorFlow.js 中训练，推理和评估的基本单元。要创建 tf.LayersModel，请使用 tf.LayersModel。
另请参见： tf.Sequential，tf.loadLayersModel()。
compile (args)
- 配置并准备用于训练和评估的模型。compile 方法为模型配备了优化程序，损耗 and/or 度量。在未编译的模型上调用 fit 或 evaluate 会引发错误。
- 参数：
  - args (Object) a ModelCompileArgs 指定用于拟合和评估该模型的损失，优化器和度量。
    - optimizer (string|tf.train.Optimizer) tf.train.Optimizer 的实例或 Optimizer 的字符串名称。
    - loss (string|string[]|{[outputName: string]: string}|LossOrMetricFn| LossOrMetricFn[]|{[outputName: string]: LossOrMetricFn}) 对象函数或对象函数的名称。如果模型有多个输出，则可以通过传递字典或损失数组来在每个输出上使用不同的损失。然后，将由模型最小化的损失值将是所有单个损失的总和。
    - metrics (string|LossOrMetricFn|Array| {[outputName: string]: string | LossOrMetricFn}) 训练和测试期间模型要评估的度量标准列表。通常，您将使用 metrics=[‘accuracy’]。要为多输出模型的不同输出指定不同的度量标准，您还可以传递一个字典。
- 返回：void
fit (x, y, args?)
- 为模型训练固定的次数（数据集上的迭代）
- 参数：
  - x (tf.Tensor|tf.Tensor[]|{[inputName: string]: tf.Tensor}) tf.tensor 训练数据，如果模型有多个输入，则为tf.Tensor的数组。如果模型中的所有输入均已命名，则还可以传递将输入名称映射到 tf.Tensor 的字典。
  - y (tf.Tensor|tf.Tensor[]|{[inputName: string]: tf.Tensor}) tf.Tensor 的目标（标签）数据的张量；如果模型有多个输出，则为 tf.Tensor 的数组。如果模型中的所有输出均已命名，则还可以将输出名称映射到 tf.Tensor 的字典。
  - args (Object) A ModelFitArgs，包含可选字段。可选的
    - batchSize (number) 每个梯度更新的样本数。如果未指定，则默认为32。
    - epochs (number) 整数，迭代训练数据数组的次数
    - verbose (ModelLoggingVerbosity) 详细度级别。
      - 预期为0、1或2。默认值：1。
        0-在fit（）调用期间没有打印的消息。
        1-在Node.js（tfjs-node）中，打印进度条，以及损耗和指标值以及训练速度的实时更新。在浏览器中：无动作。这是默认值。
        2-尚未实施。
    - callbacks (BaseCallback[]|CustomCallbackArgs|CustomCallbackArgs[]) 训练期间要调用的回调列表。可以具有以下一个或多个回调：
      - onTrainBegin(logs)：训练开始时调用。
      - onTrainEnd(logs)：培训结束时调用。
      - onEpochBegin(epoch, logs)：在每个纪元开始时调用。
      - onEpochEnd(epoch, logs)：在每个时代结束时调用。
      - onBatchBegin(batch, logs)：在每批开始时调用。
      - onBatchEnd(batch, logs)：每批结束时调用。
      - onYield(epoch, batch, logs)：yieldEvery 使用当前训练次数，批处理和日志每毫秒调用一次。日志与中的日志相同 onBatchEnd()。请注意，onYield 可以跳过批次或时代。另请参阅 yieldEvery 以下文档。
    - validationSplit (number) 在 0 到 1 之间浮动，用作训练数据的一部分训练数据。模型将分开训练数据的这一部分，不对其进行训练，并且将在每个时期结束时评估此数据的损失和任何模型度量。在改组之前，从 x 和 y 中提供的最后一个样本中选择验证数据
    - validationData ([ tf.Tensor|tf.Tensor[], tf.Tensor|tf.Tensor[] ]|[tf.Tensor | tf.Tensor[], tf.Tensor|tf.Tensor[], tf.Tensor|tf.Tensor[]]) 在每个时期结束时用于评估损失的数据和任何模型指标。该模型将不会根据此数据进行训练。这可以是一个元组 [xVal，yVal] 或一个元组 [xVal，yVal，valSampleWeights]。该模型将不会根据此数据进行训练。validationData 将覆盖 validationSplit。
    - shuffle (boolean) 是否在每个时期之前随机选取训练数据。当 stepsPerEpoch 不是 null 时没有任何效果。
    - classWeight (ClassWeight|ClassWeight[]|ClassWeightMap) 可选的对象，将类索引（整数）映射到权重（浮点数），以应用于训练期间该类样本的模型损失。这有助于告诉模型对代表性不足的类的样本给与更多关注。

model.predict (x, args?)

API Reference 的 MODELS part 的 Classes 部分
生成输入样本的输出预测。计算是分批进行的。
注意：目前不支持predict（）的“step”模式。这是因为 TensorFlow.js 核心后端是必需的。
参数：
x (tf.Tensor|tf.Tensor[]) 输入数据，作为张量，如果模型有多个输入 Array，则为 tf.Tensor 的一个。
args (Object) 包含可选字段的 ModelPredictArgs 对象。可选的
batchSize (number) 可选。批次大小（整数）。如果未指定，则默认为32。
verbose (boolean) 可选。详细模式。默认为 false。
返回值： tf.Tensor | tf.Tensor []
示例代码如下：

window.predict = () => {
    const input = tf.tidy(() => {
        return tf.image.resizeBilinear(
            tf.browser.fromPixels(canvas),
            [28, 28],
            true
        ).slice([0, 0, 0], [28, 28, 1])
        .toFloat()
        .div(255)
        .reshape([1, 28, 28, 1]);
    });
    const pred = model.predict(input).argMax(1);
    alert(`预测结果为 ${pred.dataSync()[0]}`);
};

tf.layers.dense （args）

API Reference 的 Basic part
创建密集（完全连接）层。
该层实现以下操作： output = activation(dot(input, kernel) + bias)
activation 是作为 activation 参数传递的逐元素激活函数。
kernel 是由图层创建的权重矩阵。
bias 是由层中产生的偏置矢量（仅适用如果 useBias 是 true）。
输入形状： *
nD tf.Tensor 的形状(batchSize, …, inputDim)。
最常见的情况是带有 shape 的 2D 输入(batchSize, inputDim)。
输出形状： *
nD tf.Tensor 的形状(batchSize, …, units)。
例如，对于具有 shape 的2D输入(batchSize, inputDim)，输出将具有 shape (batchSize, units)。
注意：如果层的输入的秩大于2，则在与内核的初始点积之前将其展平。
参数：
- args （Object）
  - units （number）正整数，输出空间的维数。
  - activation （‘elu’|‘hardSigmoid’|‘linear’|‘relu’|‘relu6’|‘selu’|‘sigmoid’|‘softmax’|‘softplus’|‘softsign’|‘tanh’）激活函数。如果未指定，则不应用任何激活。
  - useBias （boolean）是否施加偏差。
  - kernelInitializer （‘constant’|‘glorotNormal’|‘glorotUniform’|‘heNormal’|‘heUniform’|‘identity’|‘leCunNormal’|‘leCunUniform’|‘ones’|‘orthogonal’|‘randomNormal’|‘randomUniform’| ‘truncatedNormal’|‘varianceScaling’|‘zeros’| string |tf.initializers.Initializer）密集核权重矩阵的初始化程序。
  - biasInitializer （‘constant’|‘glorotNormal’|‘glorotUniform’|‘heNormal’|‘heUniform’|‘identity’|‘leCunNormal’|‘leCunUniform’|‘ones’|‘orthogonal’|‘randomNormal’|‘randomUniform’| ‘truncatedNormal’|‘varianceScaling’|‘zeros’| string |tf.initializers.Initializer）偏置向量的初始化器。
  - inputDim （number）如果指定，则将 inputShape 定义为[inputDim]。
  - kernelConstraint （‘maxNorm’|‘minMaxNorm’|‘nonNeg’|‘unitNorm’| string |tf.constraints.Constraint）限制内核权重。
  - biasConstraint （‘maxNorm’|‘minMaxNorm’|‘nonNeg’|‘unitNorm’| string |tf.constraints.Constraint）偏向向量的约束。
  - kernelRegularizer （‘l1l2’| string | Regularizer）正则化函数应用于密集的内核权重矩阵。
  - biasRegularizer （‘l1l2’| string | Regularizer）正则化函数应用于偏置向量。
  - activityRegularizer （‘l1l2’| string | Regularizer）正则化函数应用于激活。
  - inputShape （（null | number）[]）如果已定义，将用于创建要在该层之前插入的输入层。如果inputShape和batchInputShape同时定义， batchInputShape将使用。此参数仅适用于输入层（模型的第一层）。
  - batchInputShape （（null | number）[]）如果已定义，将用于创建要在该层之前插入的输入层。如果inputShape和batchInputShape同时定义， batchInputShape将使用。此参数仅适用于输入层（模型的第一层）。
  - batchSize (number）如果inputShape被指定并且batchInputShape被未指定， batchSize被用于构造batchInputShape：[batchSize, …inputShape]
  - dtype （‘float32’|‘int32’|‘bool’|‘complex64’|‘string’）此层的数据类型。默认为’float32’。此参数仅适用于输入层（模型的第一层）。
  - name （string）此层的名称。
  - trainable （boolean）此层的权重是否可更新 fit。默认为true。
  - weights （(tf.Tensor[]) 图层的初始权重值。
  - inputDType （‘float32’|‘int32’|‘bool’|‘complex64’|‘string’）旧版支持。不要用于新代码。
    返回： tf.layers.Layer

tfvis.visor().surface (options)

tfjs-vis API 的 VISOR & SURFACES part 的 Visor Methods 部分
在 surface 上创建一个曲面，tfjs-vis 中大多数采用 surface 的方法也采用 SurfaceInfo，因此除非您要进行自定义绘图，否则几乎不需要调用此方法。
参数：
- options (Object)
  - name (string) 此表面的名称/标签
  - tab (string) 此表面应出现在的选项卡的名称
  - styles (StyleOptions) 显示曲面的样式
返回：{ container: any; label: any; drawArea: any; }
代码示例如下：

tfvis.visor().surface({name: 'Custom Height', tab: 'My Tab', styles: {
    height: 500
}})

tf.tidy (nameOrFn, fn?)

API Reference 的 PERFORMANCE part 的 Memory 部分
执行提供的函数 fn，执行完之后，清除 fn 分配的所有中间张量( fn 除外). fn 不得返回 Promise（不允许使用异步功能）。返回的结果可以是一个复杂的对象。使用此方法有助于避免内存泄漏。通常，将对操作的调用包装在 tf.tidy() 中以自动清除内存。
注意：在 tidy() 中时不会清除变量。如果要处理变量，请使用 tf.disposeVariables() 或直接对变量调用 dispose()。
参数：
- nameOrFn （string | Function）闭包的名称或要执行的函数。如果提供了名称，则第二个参数应为函数。如果打开了调试模式，将使用提供的名称跟踪并显示该功能的时间和内存使用情况。
- fn (Function) 要执行的功能。 Optional
示例代码如下：

// y = 2 ^ 2 + 1
const y = tf.tidy(() => {
  // a, b, and one will be cleaned up when the tidy ends.
  const one = tf.scalar(1);
  const a = tf.scalar(2);
  const b = a.square();

  console.log('numTensors (in tidy): ' + tf.memory().numTensors);

  // The value returned inside the tidy function will return
  // through the tidy, in this case to the variable y.
  return b.add(one);
});

console.log('numTensors (outside tidy): ' + tf.memory().numTensors);
y.print();

/*
numTensors (in tidy): 3
numTensors (outside tidy): 1
Tensor
    5
*/

tf.slice (x, begin, size?)

API Reference 的 Tensors part 的 Slicing and Joining 部分
从tf.Tensor中提取一个切片，该切片从坐标开始begin ，大小为size。
也可以使用更严格的特定于等级的方法，该方法具有与此方法相同的签名，可以断言x具有给定等级的方法：
- tf.slice1d
- tf.slice2d
- tf.slice3d
- tf.slice4d
参数：
- x (tf.Tensor|TypedArray|Array) tf.Tensor 切片的开始位置。
- begin （number | number []）起始切片的坐标。该长度可以小于 x 的秩-其余轴将以隐式 0 作为起点。也可以是单个数字，在这种情况下，它指定第一个轴。
- size （number | number []）切片的大小。该长度可以小于 x 的秩-其余轴将具有隐式 -1。值 -1 要求轴上其余尺寸。也可以是单个数字，在这种情况下，它指定第一个轴的大小。可选的
返回：tf.Tensor
示例代码如下：

const x = tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [2, 2]);
x.slice([1, 0], [1, 2]).print();
/*
Tensor
    [[3, 4],]
*/

tf.reshape (newShape)

API Reference 的 Tensors part 的 Transformations 部分
将张量重塑为提供的形状。有关更多详细信息，请参见tf.reshape()。
参数：
- newShape (number []) 定义输出张量形状的整数数组。
  返回值： tf.Tensor

tf.browser.toPixels (img, canvas?)

API Reference 的 BROWSER part
将 tf.tensor 像素值绘制到字节数组或画布上。当输入的 dtype 为 ‘float32’ 时，我们假定值在 [0-1] 范围内。否则，当输入为 ‘int32’ 时，我们假定值在 [0-255] 范围内。返回一个将在画布绘制时解析的promise。
参数：
- img (tf.Tensor2D|tf.Tensor3D|TypedArray|Array) 2或3阶张量。如果为等级2，则绘制灰度。如果为等级3，则深度必须为1、3或4。当深度为1时，绘制灰度。当深度为3时，我们绘制深度尺寸的前三个分量对应于 r，g，b 和 alpha=1。当深度为4时，深度尺寸的所有四个分量对应于 r，g，b，a。
- canvas (HTMLCanvasElement) 要绘制的画布。可选的
返回: Promise
示例代码如下：

for (let i = 0; i < 20; i += 1) {
  const imageTensor = tf.tidy(() => {
      return examples.xs
          .slice([i, 0], [1, 784])
          .reshape([28, 28, 1]);
  });

  const canvas = document.createElement('canvas');
  canvas.width = 28;
  canvas.height = 28;
  canvas.style = 'margin: 4px';
  await tf.browser.toPixels(imageTensor, canvas);
  surface.drawArea.appendChild(canvas);
}

tf.layers.conv2d (args)

API Reference 的 LAYERS part 的 Convolutional 部分
2D 卷积层（例如图像上的空间卷积）。该层创建一个卷积内核，该卷积内核与该层输入进行卷积以产生输出张量。如果 useBias 为 True，则会创建一个偏差矢量并将其添加到输出中。如果 activation 不是 null，则它也将应用于输出。当将此层用作模型的第一层时，请提供关键字参数 inputShape（整数数组，不包括采样轴），例如:对于 dataFormat=‘channelsLast’ 尺寸为 128x128 RGB 图片的 inputShape=[128, 128, 3] 。
参数：
- args (Object)
  - filters (number) 输出空间的维数（即卷积中的过滤器数量）
  - kernelSize (number|number[]) 卷积窗口的尺寸。如果 kernelSize 是一个数字，则卷积窗口将为正方形。
  - strides (number|number[]) 在每个维度中卷积的步幅。如果步幅是数字，则两个维度上的步幅相等。指定任何 strides !=1 与指定任何 dilationRate 值 !=1 不兼容
  - padding (‘valid’|‘same’|‘causal’) 填充模式。
  - dataFormat (‘channelsFirst’|‘channelsLast’) 数据的格式，确定输入维度的顺序。
    - channels_last 对应于具有形状的输入 (batch, …, channels)
    - channels_first 对应于形状为的输入(batch, channels, …)。
    - 默认为channels_last。
  - dilationRate (number|[number]|[number, number]|[number, number, number]) 在每个维度上用于膨胀卷积的膨胀率。应该是整数或两个或三个整数的数组。当前，指定任何 dilationRate 值 != 1 与指定任何 strides 值 != 1 不兼容。
  - activation (‘elu’|‘hardSigmoid’|‘linear’|‘relu’|‘relu6’| ‘selu’|‘sigmoid’|‘softmax’|‘softplus’|‘softsign’|‘tanh’) 激活函数层，如果不指定激活函数，则不应用任何激活函数。
  - useBias (boolean) 图层是否使用偏差矢量。默认为true。
  - kernelInitializer (‘constant’|‘glorotNormal’|‘glorotUniform’|‘heNormal’|‘heUniform’|‘identity’| ‘leCunNormal’|‘leCunUniform’|‘ones’|‘orthogonal’|‘randomNormal’| ‘randomUniform’|‘truncatedNormal’|‘varianceScaling’|‘zeros’|string|tf.initializers.Initializer) 卷积核权重矩阵的初始化程序
  - biasInitializer (‘constant’|‘glorotNormal’|‘glorotUniform’|‘heNormal’|‘heUniform’|‘identity’| ‘leCunNormal’|‘leCunUniform’|‘ones’|‘orthogonal’|‘randomNormal’| ‘randomUniform’|‘truncatedNormal’|‘varianceScaling’|‘zeros’|string|tf.initializers.Initializer) 偏置向量的初始化器。
  - kernelConstraint (‘maxNorm’|‘minMaxNorm’|‘nonNeg’|‘unitNorm’|string|tf.constraints.Constraint) 约束卷积核的权重。
  - biasConstraint (‘maxNorm’|‘minMaxNorm’|‘nonNeg’|‘unitNorm’|string|tf.constraints.Constraint) 偏向向量的约束。
  - kernelRegularizer (‘l1l2’|string|Regularizer) 正则化函数应用于内核权重矩阵。
  - biasRegularizer (‘l1l2’|string|Regularizer) 正则化函数应用于偏置向量
  - activityRegularizer (‘l1l2’|string|Regularizer) 正则化函数应用于激活。
  - inputShape ((null | number)[]) 如果已定义，将用于创建要在该层之前插入的输入层。如果 inputShape 和 batchInputShape 同时定义，batchInputShape 将使用。此参数仅适用于输入层（模型的第一层）。
  - batchInputShape ((null | number)[]) 如果已定义，将用于创建要在该层之前插入的输入层。如果 inputShape 和 batchInputShape 同时定义，batchInputShape 将使用。此参数仅适用于输入层（模型的第一层）。
  - batchSize (number) 如果 inputShape 被指定并且 batchInputShape 未被指定，batchSize 被用于构造 batchInputShape：[batchSize, …inputShape]
  - dtype (‘float32’|‘int32’|‘bool’|‘complex64’|‘string’) 此层的数据类型。默认为’float32’。此参数仅适用于输入层（模型的第一层）。
  - name (string) 此层的名称。
  - trainable (boolean) 此层的权重是否可更新fit。默认为true。
  - weights (tf.Tensor[]) 图层的初始权重值。
  - inputDType (‘float32’|‘int32’|‘bool’|‘complex64’|‘string’) 旧版支持。不要用于新代码。
返回: tf.layers.Layer
示例代码如下：

  const model = tf.sequential();
  model.add(tf.layers.conv2d({
      inputShape: [28, 28, 1],
      kernelSize: 5,
      filters: 8,
      strides: 1,
      activation: 'relu',
      kernelInitializer: 'varianceScaling'
  }));

tf.layers.maxPool2d (args)

API Reference 的 LAYERS part 的 Pooling 部分
空间数据的最大池化操作
输入形状：
- 如果dataFormat === CHANNEL_LAST：具有形状的4D张量： [batchSize, rows, cols, channels]
- 如果dataFormat === CHANNEL_FIRST：具有形状的4D张量： [batchSize, channels, rows, cols]
输出形状：
- 如果dataFormat=CHANNEL_LAST：具有形状的4D张量： [batchSize, pooleRows, pooledCols, channels]
- 如果dataFormat=CHANNEL_FIRST：具有形状的4D张量： [batchSize, channels, pooleRows, pooledCols]
参数：
- args (Object)
  - poolSize (number|[number, number]) 在每个维度[垂直，水平]上要缩小的因子。需要一个整数或2个整数的数组。
    - 例如，[2, 2]将两个维度的输入减半。如果仅指定一个整数，则两个尺寸将使用相同的窗口长度
  - strides (number|[number, number]) 在池化窗口的各个维度中步幅的大小。需要一个整数或2个整数的数组。整数，2个整数的元组或无。如果为 null，则默认为poolSize。
  - padding (‘valid’|‘same’|‘causal’) 用于池化层的填充类型。
  - dataFormat (‘channelsFirst’|‘channelsLast’) 用于池层的数据格式。
  - inputShape ((null | number)[]) 如果已定义，将用于创建要在该层之前插入的输入层。如果 inputShape 和 batchInputShape 同时定义，batchInputShape 将使用。此参数仅适用于输入层（模型的第一层）。
  - batchInputShape ((null | number)[]) 如果已定义，将用于创建要在该层之前插入的输入层。如果 inputShape 和 batchInputShape 同时定义，batchInputShape 将使用。此参数仅适用于输入层（模型的第一层）。
  - batchSize (number) 如果 inputShape 被指定并且 batchInputShape 未被指定，batchSize 被用于构造 batchInputShape：[batchSize, …inputShape]
  - dtype (‘float32’|‘int32’|‘bool’|‘complex64’|‘string’) 此层的数据类型。默认为’float32’。此参数仅适用于输入层（模型的第一层）。
  - name (string) 此层的名称。
  - trainable (boolean) 此层的权重是否可更新fit。默认为true。
  - weights (tf.Tensor[]) 图层的初始权重值。
  - inputDType (‘float32’|‘int32’|‘bool’|‘complex64’|‘string’) 旧版支持。不要用于新代码。
返回: tf.layers.Layer
代码示例如下：

    const model = tf.sequential();
    model.add(tf.layers.conv2d({
        inputShape: [28, 28, 1],
        kernelSize: 5,
        filters: 8,
        strides: 1,
        activation: 'relu',
        kernelInitializer: 'varianceScaling'
    }));
    model.add(tf.layers.maxPool2d({
        poolSize: [2, 2],
        strides: [2, 2]
    }));

tf.layers.flatten (args?)

API Reference 的 LAYERS part 的 Basic 部分
展平输入。不影响批量大小。
参数：
- args (Object) Optional
  - dataFormat (‘channelsFirst’|‘channelsLast’) 用于池层的数据格式。
  - inputShape ((null | number)[]) 如果已定义，将用于创建要在该层之前插入的输入层。如果 inputShape 和 batchInputShape 同时定义，batchInputShape 将使用。此参数仅适用于输入层（模型的第一层）。
  - batchInputShape ((null | number)[]) 如果已定义，将用于创建要在该层之前插入的输入层。如果 inputShape 和 batchInputShape 同时定义，batchInputShape 将使用。此参数仅适用于输入层（模型的第一层）。
  - batchSize (number) 如果 inputShape 被指定并且 batchInputShape 未被指定，batchSize 被用于构造 batchInputShape：[batchSize, …inputShape]
  - dtype (‘float32’|‘int32’|‘bool’|‘complex64’|‘string’) 此层的数据类型。默认为’float32’。此参数仅适用于输入层（模型的第一层）。
  - name (string) 此层的名称。
  - trainable (boolean) 此层的权重是否可更新fit。默认为true。
  - weights (tf.Tensor[]) 图层的初始权重值。
  - inputDType (‘float32’|‘int32’|‘bool’|‘complex64’|‘string’) 旧版支持。不要用于新代码。
返回: tf.layers.Layer

tensorflow.js 训练模型和可视化训练时用到的高频API详解

tf.js 实战学习笔记

tfvis.render.scatterplot （container，data，opts？）

tf.Sequential extends tf.LayersModel

tf.LayersModel extends Container|tfc.InferenceModel

model.predict (x, args?)

tf.layers.dense （args）

tfvis.visor().surface (options)

tf.tidy (nameOrFn, fn?)

tf.slice (x, begin, size?)

tf.reshape (newShape)

tf.browser.toPixels (img, canvas?)

tf.layers.conv2d (args)

tf.layers.maxPool2d (args)

tf.layers.flatten (args?)

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