TensorflowJS：输出的不同形状

Question

我是 Tensorflow 的新手。

我的目标很简单：我有一个 3d 张量作为输入/训练值，我想将它“映射”到一个 1d 输出张量。

运行我的模型时，我收到一个错误，即无法将一维输出张量分配给定义的 [5, 5] 形状：

const model = tf.sequential({
  layers: [
    tf.layers.dense({
      inputShape: [5, 5],
      units: 32,
      activation: "relu"
    }),
    tf.layers.dense({ units: 1, activation: "softmax" }),
  ]
});

输出/输入可以有不同的形状吗？我希望 3d 张量像“数字组”一样解析为单个（1d 张量）数字。

Answer 1

要将高维张量（优于 1）映射到一维张量，需要在其间使用 flatten 层

const model = tf.sequential({
  layers: [
    tf.layers.dense({
      inputShape: [5, 5],
      units: 32,
      activation: "relu"
    }),
    tf.layers.flatten(),
    tf.layers.dense({ units: 1, activation: "softmax" }),
  ]
});