Tensorflow.js tf.data.generator() 函数

Tensorflow.js 是一个由 Google 提供的深度学习框架，可以在 JavaScript 中运行，并且可以用于浏览器环境和 Node.js 环境。tf.data.generator() 是 Tensorflow.js API 的一部分，用于将数据集转换为可供模型训练使用的张量数据。

特点

tf.data.generator() 函数的特点如下：

• 可以处理大量数据集，能够有效地将数据分批处理，不会耗尽内存。
• 支持同步和异步生成器。
• 可以将生成器用于 Keras 模型的 fit 方法中用于训练模型。
• 可以使用机器学习模型生成数据集。

使用方法

tf.data.generator() 函数需要一个生成器作为输入。生成器是一个函数，它会生成样本和标签，并将它们作为一个俩元素数组返回。下面是一个简单的例子：

function* sampleGenerator() {
  let i = 0;
  while (true) {
    yield [i, i*2];
    i++;
  }
}

这是一个生成器函数，它会生成一些样本，每个样本都是一个数组，包含两个数，第一个数是递增的整数，第二个数是第一个数的两倍。这是一个简单的样例。 然后，我们需要使用 tf.data.generator() 函数将生成器转换为一个数据集：

const dataset = tf.data.generator(sampleGenerator);

上面的代码将生成器函数作为参数传递给 tf.data.generator() 函数并返回一个数据集。现在，我们可以通过调用 dataset.take(5).toArray() 方法来查看这个数据集的前五个元素：

dataset.take(5).toArray().then(console.log);

这将打印出以下内容：

[
  [0, 0],
  [1, 2],
  [2, 4],
  [3, 6],
  [4, 8]
]

tf.data.generator() 函数返回的是一个 Dataset 对象，我们可以使用 Dataset 的其他方法来进行数据集的处理和转换。

异步生成器

我们还可以使用异步生成器来生成数据。异步生成器是一个返回 Promise 对象的函数。下面是一个例子：

async function* asyncSampleGenerator() {
  let i = 0;
  while (true) {
    await tf.nextFrame();   // 等待下一帧
    yield [i, i*2];
    i++;
  }
}

在异步生成器中，我们添加了 await tf.nextFrame() 来阻塞函数并等待下一帧。这可以减少每一帧的负载。

将异步生成器传递给 tf.data.generator() 函数与同步生成器相同：

const dataset = tf.data.generator(asyncSampleGenerator);

tf.data.generator() 函数会检测生成器函数是否返回了 Promise，如果是，则使用异步生成器。否则，它将默认为同步生成器。

结论

tf.data.generator() 函数是 Tensorflow.js API 的一个非常有用的功能，它能够将任何数据集转换为可供模型训练使用的张量数据，并支持同步和异步生成器。它是构建 Tensorflow.js 强大模型所必不可少的一部分之一。