मॉडल सारांश

सारांश किसी मॉडल की वास्तुकला के बारे में विवरण प्रदान करता है, जैसे परत प्रकार और आकार।

डिज़ाइन प्रस्ताव यहां पाया जा सकता है। यह कार्यान्वयन एक WIP है, इसलिए कृपया उन सुधारों के साथ एक समस्या दर्ज करें जिन्हें आप देखना चाहते हैं या जिन समस्याओं का आपको सामना करना पड़ता है।

एक मॉडल सारांश देखना

एक X10 डिवाइस और मॉडल बनाएं.

import TensorFlow

public struct MyModel: Layer {
  public var dense1 = Dense<Float>(inputSize: 1, outputSize: 1)
  public var dense2 = Dense<Float>(inputSize: 4, outputSize: 4)
  public var dense3 = Dense<Float>(inputSize: 4, outputSize: 4)
  public var flatten = Flatten<Float>()

  @differentiable
  public func callAsFunction(_ input: Tensor<Float>) -> Tensor<Float> {
    let layer1 = dense1(input)
    let layer2 = layer1.reshaped(to: [1, 4])
    let layer3 = dense2(layer2)
    let layer4 = dense3(layer3)
    return flatten(layer4)
  }
}

let device = Device.defaultXLA
let model0 = MyModel()
let model = MyModel(copying: model0, to: device)

एक इनपुट टेंसर बनाएं.

let input = Tensor<Float>(repeating: 1, shape: [1, 4, 1, 1], on: device)

अपने मॉडल का सारांश तैयार करें.

let summary = model.summary(input: input)
print(summary)

Layer                           Output Shape         Attributes
=============================== ==================== ======================
Dense<Float>                    [1, 4, 1, 1]
Dense<Float>                    [1, 4]
Dense<Float>                    [1, 4]
Flatten<Float>                  [1, 4]