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. También ayuda a los desarrolladores a desarrollar modelos ML en lenguaje JavaScript y puede usar ML directamente en el navegador o en Node.js.
La función tf.data.Dataset.skip() se usa para crear un conjunto de datos que omite contar los elementos iniciales de este conjunto de datos
Sintaxis :
skip(count)
Parámetros
- recuento: el número de elementos de este conjunto de datos que deben omitirse para formar el nuevo conjunto de datos.
Valor devuelto: Devuelve tf.data.Dataset.
Ejemplo 1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" const a = tf.data.array( [5, 10, 15, 20, 25, 30]).skip(2); await a.forEachAsync(e => console.log(e));
Producción:
15 20 25 30
Ejemplo 2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" const gfg = tf.data.array( ['geeksforgeeks', 'gfg', 'geeks', 'for', 'geeks']).skip(2); await gfg.forEachAsync( geeks => console.log(geeks));
Producción:
geeks for geeks
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#tf.data.Dataset.skip
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por dheerchanana08 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA