Método Tensorflow.js tf.data.array()

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

El método .data.array() se usa para formar un conjunto de datos basado en una array hecha de elementos.

Sintaxis:  

tf.data.array(items)

Parámetros:  

• elementos: es la array establecida hecha de elementos que se analizarán en un conjunto de datos como elementos, y puede ser del tipo tf.void, número, string, TypedArray, tf.Tensor, tf.Tensor[] o {[ clave: string]:tf.Tensor, número o string}[].

Valor devuelto: Devuelve tf.data.Dataset.

Ejemplo 1:  

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining dataset formed of an array
// of objects and calling data.array()
const res = tf.data.array([
    {'element': 5}, 
    {'element': 6}, 
    {'element': 7}
]);
  
// Calling forEachAsync() method and
// Printing output
await res.forEachAsync(op => console.log(op));

Producción:

{
  "element": 5
}
{
  "element": 6
}
{
  "element": 7
}

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining dataset formed of an array
// of numbers and calling data.array()
const res = tf.data.array([4.6, 7.9, 9.6, 2.6, 8.9]);
  
// Calling forEachAsync() method and
// Printing output
await res.forEachAsync(op => console.log(op));

Producción:

4.6
7.9
9.6
2.6
8.9

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#data.array