Tensorflow.js tf.data.CSVDataset 类介绍

Tensorflow.js tf.data.CSVDataset 类是一个数据集类，用于从CSV文件中读取数据并返回tf.Tensor。它是Tensorflow.js中tf.data.Dataset API其中之一。它使得我们可以使用CSV数据训练和评估深度神经网络。

CSVDataset 类的创建和参数

我们可以使用tf.data.CSVDataset.from()方法从CSV文件创建tf.data.Dataset实例。此外还可以提供以下参数：

• csvFilePath: 必需，CSV文件的路径。
• columnConfigs: 可选，一个字典，其中键是CSV中的列名，值是一个字典，可选择包含以下参数：dtype、defaultValue、oneHot、isLabel等。
• fieldDelimiter: 可选，CSV文件中的字段分隔符，默认为','。
• recordDelimiter: 可选，CSV文件中的记录分隔符，默认为\n。

示例：

const csvDataset = tf.data.CSVDataset.from('/path/to/data.csv', {
  columnConfigs: {
    'feature1': {dtype: 'float32', defaultValue: 0},
    'feature2': {dtype: 'string', oneHot: true},
    'label': {dtype: 'int32', isLabel: true},
  },
  fieldDelimiter: ',',
  recordDelimiter: '\n',
});

CSVDataset 类的方法和属性

CSVDataset类拥有和其他tf.data.Dataset API一样的方法和属性，例如filter、batch、shuffle等。此外，它还提供了以下独有的方法：

toTensor()

toTensor()方法将CSVDataset实例转换为一个tf.Tensor数组，其中tf.Tensor数组的每个元素都代表一个CSV文件中的记录。

示例：

const tensorDataset = csvDataset.toTensor();

columnNames

columnNames属性是一个字符串数组，其中包含CSV文件中的所有列名。

示例：

console.log(csvDataset.columnNames); // ['feature1', 'feature2', 'label']

总结

通过使用tf.data.CSVDataset类，我们可以轻松地从CSV文件中读取数据，并将其转换为tf.Tensor数组，用于训练和评估深度神经网络模型。