Tensorflow.js 中的 tf.data.zip() 函数介绍

Tensorflow.js 中的 tf.data.zip() 函数可以将多个数据集合并成一个数据集。这个函数可以在数据预处理时非常有用，因为往往我们需要将多个数据源进行合并和配对，以便模型训练时可以同时取用这些数据进行处理。

语法

tf.data.zip(datasets: tf.data.Dataset[]|{[name: string]: tf.data.Dataset}): tf.data.Dataset

• datasets: 要合并的数据集。可以是一个数据集数组，或者是一个键值对对象，其中键是数据集的名称，值是 tf.data.Dataset。

示例

const x = tf.data.array([1, 4, 7]);
const y = tf.data.array([2, 5, 8]);
const z = tf.data.array([3, 6, 9]);
const data = tf.data.zip({x, y, z});

data.forEachAsync(e => {
  console.log(`x: ${e.x}, y: ${e.y}, z: ${e.z}`);
});

运行结果为：

x: 1, y: 2, z: 3
x: 4, y: 5, z: 6
x: 7, y: 8, z: 9

注意，这里我们使用了对象形式的数据集合并。在结果中，每个样本都是一个包含 x、y 和 z 三个键的对象。

下面再给出一个示例，这次我们使用数组形式的数据集合并。

const a = tf.data.generator(() => ({x: Math.random(), y: Math.random()})).take(3);
const b = tf.data.generator(() => ({label: Math.floor(Math.random() * 10)})).take(3);
const data = tf.data.zip([a, b]);

data.forEachAsync(e => {
  console.log(`x: ${e.x}, y: ${e.y}, label: ${e.label}`);
});

这个示例中，我们分别生成两个数据集：一个包含 x 和 y 两个维度的数据，一个包含 label 一维的数据。我们将它们合并成一个数据集之后，数据集中的样本就具备了三个维度。运行结果如下：

x: 0.054430868237780854, y: 0.7272116502331683, label: 9
x: 0.6064533692780192, y: 0.33390018377090447, label: 6
x: 0.17734702518717587, y: 0.3782646492568125, label: 1

这时，我们就可以将这些数据用于训练模型了。

使用建议

tf.data.zip() 函数非常实用，它可以帮助我们将多个数据集组合起来，以便进行模型训练、数据可视化等任务。但是，在使用时需要注意以下几点：

1. 不同数据集的样本数应该相等。否则，当遍历到其中一个数据集已经遍历完毕时，其他数据集也将不再生成新的样本，导致程序执行出错。
2. 建议使用对象形式的合并方式，并给每个数据集设置一个名称，以便在之后的操作中更方便地引用这些数据维度。
3. 在合并之前，最好对每个数据集进行预处理，包括数据标准化、样本随机排序、数据集划分等，以便更好地提升模型的训练效果。