TensorFlow.js tf.data.Dataset.forEachAsync() 函数介绍

tf.data.Dataset.forEachAsync() 函数是 TensorFlow.js 中 tf.data.Dataset 对象的一个方法，用于将指定的回调函数应用于数据集中的每个元素。该方法返回一个 Promise 对象，该对象可以在所有元素的处理完成后进行处理。

语法

dataset.forEachAsync(callback, thisArg)

• callback: 需要应用于数据集中每个元素的回调函数。
• thisArg (可选): 在回调函数中的 this 的值（默认为 undefined）。

示例

下面是一个使用 forEachAsync() 方法的示例：

const dataset = tf.data.array([1, 2, 3, 4, 5]);

async function processElement(element) {
  const result = await tf.square(element).data();
  console.log(result);
}

dataset.forEachAsync(processElement).then(() => {
  console.log("Data processing completed.");
});

在上面的示例中，我们首先创建了一个简单的数组数据集 dataset。然后，我们定义了一个异步的 processElement 函数，用于处理每个数据集中的元素。在这个例子中，我们对每个元素进行平方运算，并使用 console.log() 打印结果。

然后，我们使用 forEachAsync() 方法来应用 processElement 函数到数据集的每个元素上。最后，我们通过 then() 方法来监听 Promise 对象的完成事件，并在所有元素处理完成后输出 "Data processing completed."。

注意事项

• forEachAsync() 方法返回一个 Promise 对象，你可以通过 .then() 方法来处理 Promise 对象的完成事件。
• 回调函数 callback 可以是一个普通的函数，也可以是一个异步函数。当 callback 是异步函数时，你可以在其中使用 await 关键字来等待处理结果。
• 在回调函数中，可以使用 TensorFlow.js 提供的各种运算操作和方法来处理数据集中的元素。

希望以上信息对你有所帮助！