TensorFlow.js 数据类完整参考

TensorFlow.js是一个强大的JavaScript库，可以用于构建机器学习应用程序。该库具有数据类，可以让您以各种方式读取和处理数据。

本文将介绍TensorFlow.js数据类的完整参考，其中包括数据加载、转换、标准化、增强等功能。这些功能是构建高性能、准确的机器学习模型所必需的。

创建数据类

可以使用tf.data类创建一个数据类。以下示例演示如何使用JavaScript数组创建一个数据类：

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

tf.data.array()接受一个JavaScript数组作为输入，创建一个数据类。

数据变换

可以使用map()方法对数据类中的每个元素执行函数。以下代码演示如何将数据类中的每个元素都乘以2：

const doubledData = data.map(x => x * 2);

可以使用filter()方法来从数据类中过滤元素。以下示例演示如何从数据类中筛选出大于2的值：

const filteredData = data.filter(x => x > 2);

数据标准化

标准化是将数据转换为均值为0、标准差为1的过程。这是使用TensorFlow.js进行机器学习的重要步骤之一。

以下代码演示如何将数据类标准化：

const mean = await data.mean().data();
const std = await data.std().data();
const normalizedData = data.sub(mean).div(std);

数据增强

数据增强是一种技术，用于创建更多的训练数据。一些常见的数据增强技术包括旋转、变形、裁剪等。

以下示例演示如何使用数据类旋转图像：

async function rotateImage(image) {
  const imageTensor = tf.browser.fromPixels(image);
  const rotatedImageTensor = tf.image.rotate(imageTensor, Math.PI / 4);
  const rotatedImage = await rotatedImageTensor.array();
  return rotatedImage;
}

const images = [...]; // 图像数组
const imageDataset = tf.data.array(images);
const rotatedImageDataset = imageDataset.map(rotateImage);

数据加载

可以使用tf.data.csv()方法加载CSV文件。以下示例演示如何使用CSV文件创建一个数据类：

const url = 'https://storage.googleapis.com/tfjs-examples/multivariate-linear-regression/data/boston-housing-train.csv';
const dataset = tf.data.csv(url);

可以使用batch()方法将数据类分批。以下示例演示如何将数据集分成大小为32的批：

const batchedDataset = dataset.batch(32);

总结

本文提供了TensorFlow.js数据类的完整参考，其中包括数据加载、转换、标准化、增强等功能。借助这些功能，您可以轻松地构建、训练和部署高性能、准确的机器学习模型。