Tensorflow.js tf.data.Clase de conjunto de datos .batch() 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. 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.batch() se utiliza para agrupar los elementos en lotes.

Sintaxis:

tf.data.Dataset.batch(batchSize, smallLastBatch?)

Parámetros:

• batchSize: elementos que deben existir en un solo lote. 
• smallLastBatch: si es verdadero, el lote final emitirá elementos si tiene menos elementos que el tamaño del lote, de lo contrario, viceversa. El valor predeterminado es verdadero. Es opcional proporcionar este valor.

Valor devuelto: Devuelve un tf.data.Dataset.

Ejemplo 1: En este ejemplo, tomaremos una array de tamaño 6 y la dividiremos en lotes con 3 elementos cada uno.

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Creating an array
const gfg = tf.data.array(
  [10, 20, 30, 40, 50, 60]
).batch(3);
  
// Printing the elements
await gfg.forEachAsync(
  element => element.print()
);

Producción:

"Tensor
    [10, 20, 30]"
"Tensor
    [40, 50, 60]"

Ejemplo 2: esta vez tomaremos 8 elementos e intentaremos dividirlos en lotes con 3 elementos cada uno.

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Creating an array
const gfg = tf.data.array(
  [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
).batch(3);
  
// Printing the elements
await gfg.forEachAsync(
  element => element.print()
);

Producción:

"Tensor
    [10, 20, 30]"
"Tensor
    [40, 50, 60]"
"Tensor
    [70, 80]"

Como el valor predeterminado de smallLastBatch es verdadero de forma predeterminada, estamos viendo un tercer lote con 2 elementos.

Ejemplo 3: esta vez pasaremos el argumento smallLastBatch como falso.

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Creating an array
const gfg = tf.data.array(
  [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
).batch(3, false);
  
// Printing the elements
await gfg.forEachAsync(
  element => element.print()
);

Producción:

"Tensor
    [10, 20, 30]"
"Tensor
    [40, 50, 60]"

Como el valor predeterminado de smallLastBatch es falso, no estamos viendo el tercer lote, ya que solo habría 2 elementos en el último lote, que es menos de 3, el tamaño de lote especificado.

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