import * as tf from '@tensorflow/tfjs-node';

// Определяем размерность входного тензора (batchSize = 1, inputSize = 1)
const inputShape = [1, 1];

// Определяем модель
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({
    units: 2, // Количество выходных нейронов
    inputShape: inputShape, // Размерность входного тензора
    activation: 'softmax' // Функция активации
}));

// Компилируем модель
model.compile({
    optimizer: 'sgd',
    loss: 'categoricalCrossentropy',
    metrics: ['accuracy']
});

// Определяем входные данные
const input = tf.tensor2d([5], inputShape);

// Предсказываем результат
model.predict(input).print();

В этом примере мы определяем модель с одним слоем, используя функцию tf.layers.dense, которая принимает количество выходных нейронов, размерность входного тензора и функцию активации. Затем мы компилируем модель, используя оптимизатор sgd, функцию потерь categoricalCrossentropy и метрику accuracy.

Для тестирования модели мы определяем входные данные в виде тензора input, который состоит из одного числа. Затем мы используем метод predict для получения предсказаний модели на основе входных данных. Результат выводится в консоль с помощью метода print().

Обратите внимание, что в этом примере мы используем только одно число в качестве входных данных, но вы можете легко изменить размерность входного тензора, чтобы принимать в модель массивы чисел.
นำเข้า * เป็น tf จาก '@tensorflow/tfjs-node'; // กำหนดขนาดของเทนเซอร์อินพุต (batchSize = 1, inputSize = 1) const inputShape = [1, 1]; // กำหนดโมเดล const model = tf.sequential(); model.add (tf.layers.dense ({ หน่วย: 2, // จำนวนเซลล์ประสาทเอาต์พุต inputShape: inputShape, // มิติของการเปิดใช้งานเทนเซอร์อินพุต: 'softmax' // ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งาน })); // รวบรวมโมเดล model.compile({ เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ: 'sgd', การสูญเสีย: 'categoricalCrossentropy', เมตริก: ['ความแม่นยำ'] }); // กำหนดข้อมูลอินพุต const input = tf.tensor2d([5], inputShape); // ทำนายผลลัพธ์ model.predict(input).print(); ในตัวอย่างนี้ เรากำหนดโมเดลชั้นเดียวโดยใช้ฟังก์ชัน tf.layers.dense ซึ่งรับจำนวนเซลล์ประสาทเอาท์พุต มิติของเทนเซอร์อินพุต และฟังก์ชันการเปิดใช้งาน จากนั้นเราจะรวบรวมโมเดลโดยใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ sgd ฟังก์ชันการสูญเสีย categoricalCrossentropy และตัวชี้วัดความแม่นยำ ในการทดสอบโมเดล เรากำหนดข้อมูลอินพุตเป็นอินพุตเทนเซอร์ ซึ่งประกอบด้วยตัวเลขตัวเดียว จากนั้นเราจะใช้วิธีการทำนายเพื่อรับการคาดการณ์ของแบบจำลองตามข้อมูลอินพุต ผลลัพธ์จะถูกพิมพ์ไปยังคอนโซลโดยใช้เมธอด print() โปรดทราบว่าในตัวอย่างนี้ เราใช้ตัวเลขเพียงตัวเดียวเป็นอินพุต แต่คุณสามารถเปลี่ยนขนาดของเทนเซอร์อินพุตเพื่อยอมรับอาร์เรย์ของตัวเลขลงในโมเดลได้อย่างง่ายดาย
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence