Tensorflow-js : what is the equivalent of `tf.placeholder` ?

Question

我是 tensorflow-js 的新手，但过去使用过很多 tensorflow python。我目前正在尝试在 Web 应用程序中进行一些建模。

我需要在运行时构建一个 tensorflow (因为取决于用户交互)。这个问题在数学上是基本的，它是一个 1d 到 1d 的曲线拟合(y 是 x 的函数，需要拟合一些自由参数)。

我的代码看起来像:

let x_train = tf.tensor1d( [1,2,3,4,5,6,7], "float32");
let y_train = tf.tensor1d( [1,2,3,4,5,6,7], "float32");
let slope = tf.variable( tf.scalar(0), true, 'slope');
let intercept = tf.variable( tf.scalar(0), true, 'intercept');
let x = tf.variable( tf.scalar(0), false, 'input');
let y = tf.add(tf.mul(slope, x), intercept);
const optimizer = tf.train.adam();


let model = tf.model( {inputs: x, outputs: y});
let lossAndOptimizer = {
  loss: 'meanSquaredError',
  optimizer: 'adam',
};

但我收到错误:

error TS2322: Type 'Variable<Rank.R0>' is not assignable to type 'SymbolicTensor | SymbolicTensor[]'.

告诉我一个 tf.variable不能用作模型输入。我查看了等效于 tf.placeholder 的 tfjs 文档。但找不到。我可以在这里使用什么？

ps:我需要使用 tf.model由于案例，我想在以后推广这种建模。

Answer 1

tf.placeholder 在构建图形时使用。在 tfjs 中没有与 tf.placeholder 等效的东西，因为它目前只支持急切执行。事实上，从tensorflow 2.0开始，tf.placeholder就不再存在了。

Here是关于如何使用 tf.model 创建非循环图的教程。目前还不清楚你想用 x 和 y 做什么。如果您的目标是设置图层的权重，则可以使用方法 setWeights .另一方面，如果 x 和 y 是输入和输出层，则必须使用 tf.input 而不是 tf.variable 构建它们

如果目标是分别使用 x 和 y 作为特征和标签，则可以在训练期间使用 predict 函数来完成