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.zip() se usa para crear un conjunto de datos al comprimir una estructura dict, array o anidada de un conjunto de datos.
Sintaxis:
tf.data.zip(datasets)
Parámetros:
- dataset: Es el conjunto de datos.
Valor devuelto: Devuelve el tf.data.Dataset.
Ejemplo 1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Initializing Array dataset. let geek1 = tf.data.array([1, 2, 3, 4]); let geek2 = tf.data.array([5, 6, 7, 8]); // Zipping dataset of objects. let geek3 = tf.data.zip([geek1, geek2]); // Printing the returned promise. await geek3.forEachAsync(function(geek){ console.log(JSON.stringify(geek)) });
Producción:
[1,5] [2,6] [3,7] [4,8]
Ejemplo 2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Zipping two array dataset. let geek = tf.data.zip({ geek1: tf.data.array([1, 2, 3, 4]), geek2: tf.data.array([5, 6, 7, 8]) }); // Printing the result. await geek.forEachAsync(function(e){ console.log(JSON.stringify(e)) });
Producción:
{"geek1":1,"geek2":5} {"geek1":2,"geek2":6} {"geek1":3,"geek2":7} {"geek1":4,"geek2":8}
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/3.6.0/#tf.data.zip
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por thacker_shahid y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA