TensorFlow.js tf.data.Dataset.skip() 方法介绍

1. 简介

skip() 方法是 TensorFlow.js 中 tf.data.Dataset 对象的一个方法，用于跳过指定数量的数据，并返回一个新的 Dataset 对象。

2. 方法语法

skip(count: number): tf.data.Dataset

• count: 要跳过的数据数量。
• 返回值: 返回一个新的 Dataset 对象，其中包含跳过指定数量数据后的剩余数据。

3. 使用示例

3.1 导入相关库

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

3.2 创建 Dataset 对象

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

3.3 使用 skip() 方法

跳过一个数据：

const skipOne = dataset.skip(1);
for await (const d of skipOne) {
  console.log(d);
}

// 输出：
// [3, 4]
// [5]

跳过多个数据：

const skipTwo = dataset.skip(2);
for await (const d of skipTwo) {
  console.log(d);
}

// 输出：
// [3, 4]
// [5]

4. 注意事项

• 如果需要跳过的数据数量大于数据集中的数据数量，则返回空的 Dataset 对象。
• skip() 方法并不会改变原有的 Dataset 对象，而是返回一个新的 Dataset 对象。