Tensorflow.js tf.data.Clase de conjunto de datos .prefetch() 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.

La función tf.data.Dataset class .prefetch() se usa para producir un conjunto de datos que obtiene previamente los elementos especificados de este conjunto de datos determinado.

Sintaxis:

prefetch (bufferSize)

Parámetros: Esta función acepta un parámetro que se ilustra a continuación:

• bufferSize: es un valor entero que especifica el número de elementos que se precargarán.

Valor devuelto: Devuelve un conjunto de datos de elementos.

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling the .prefetch() function over
// the specified dataset of some elements
const a = tf.data.array([5, 10, 15, 20]).prefetch(4);
  
// Getting the dataset of prefetched elements
await a.forEachAsync(a => console.log(a));

Producción:

5
10
15
20

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Specifying a dataset of some elements
const a = tf.data.array(["a", "b", "c", "d", "e"]);
  
// Calling the .prefetch() function over
// the above dataset along with the 
// batch of size 2
const b = a.batch(2)
const c = b.prefetch(2)
  
// Getting the dataset of prefetched elements
await c.forEachAsync(c => console.log(c));

Producción:

Tensor
    ['a', 'b']
Tensor
    ['c', 'd']
Tensor
    ['e']

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#tf.data.Dataset.prefetch