Tensorflow.js tf.data.Clase de conjunto de datos .shuffle() Método

Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node.

El método tf.data.Dataset.shuffle() baraja aleatoriamente un tensor a lo largo de su primera dimensión.

Sintaxis:

tf.data.Dataset.shuffle(
    buffer_size, seed=None, 
    reshuffle_each_iteration=None
)

Parámetros:

• buffer_size: este es el número de elementos de los que se muestreará el nuevo conjunto de datos.
• semilla [opcional]:Es un parámetro opcional que se usa para crear una semilla aleatoria para la distribución, para ver los mismos resultados, use la misma semilla.
• reshuffle_each_iteration: un valor booleano, que es verdadero, indica que el conjunto de datos debe reorganizarse de forma pseudoaleatoria cada vez que se itera. El valor predeterminado es verdadero. Es un parámetro opcional.

Valor devuelto:Un tensor con la misma forma y tipo de datos que el valor, pero barajado a lo largo de su primera dimensión.

Ejemplo 1: en este ejemplo primero crearemos un tensor y luego lo barajaremos, en este ejemplo r eshuffle_each_iterationes verdad

async function shuffle() {
  
    // Creating a Tensor
    const a = tf.data.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]).shuffle(3);
    await a.forEachAsync(e => console.log(e)); //print 1
    await a.forEachAsync(e => console.log(e)); //print 2
}
  
shuffle();

Producción:

3 4 1 2 5 6
3 4 2 5 6 1

Ejemplo 2: en este ejemplo, la semilla se establece en un número entero, siempre que se use un número entero específico, generará esa salida específica

async function shuffleseed() {
    const a = tf.data.array([1, 2, 3]).shuffle(3, seed = 42);
    await a.forEachAsync(e => console.log(e));
  
    const b = tf.data.array([1, 2, 3]).shuffle(3, seed = 42);
    await b.forEachAsync(e => console.log(e));
}
  
shuffleseed();

Producción:

2 1 3
2 1 3

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/3.6.0/#tf.data.Dataset.shuffle