Функция activations.linear
Функция activations.linear является линейной функцией активации.
Она не преобразует входные данные, а возвращает их в исходном виде.
Первым параметром функция принимает тензор с входными данными,
вторым параметром можно передать дополнительные аргументы,
которые не влияют на результат работы функции.
Синтаксис
tf.keras.activations.linear(x, *args, **kwargs)
Пример
Давайте применим линейную функцию активации к тензору чисел
1, 2, 3, 4, 5:
<+python+>
import tensorflow as tf
t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
res = tf.keras.activations.linear(t)
print(res)
<-python+>
Результат выполнения кода:
tf.Tensor([1 2 3 4 5], shape=(5,), dtype=int32)
Пример
Давайте применим линейную функцию активации к двумерному тензору:
import tensorflow as tf
t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = tf.keras.activations.linear(t)
print(res)
Результат выполнения кода:
tf.Tensor(
[[1 2 3]
[4 5 6]], shape=(2, 3), dtype=int32)
Пример
Давайте используем линейную функцию активации в полносвязном слое:
import tensorflow as tf
tf.random.set_seed(0)
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(3, activation='linear', input_shape=(2,))
])
t = tf.constant([[1.0, 2.0]])
res = model(t)
print(res)
Результат выполнения кода:
tf.Tensor([[0.47523403 0.25576305 0.24293983]], shape=(1, 3), dtype=float32)
