Tensorflow.js tf.data.Clase de conjunto de datos .forEachAsync() 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.forEachAsync() se usa después de aplicar una función a todos y cada uno de los elementos del conjunto de datos. Podemos usar este método para imprimir una array, modificar los valores de la array, etc.

Sintaxis:

forEachAsync(f)

Parámetros:

• f: Acepta una función que se aplica a todos y cada uno de los elementos del conjunto de datos

Valor devuelto: Devuelve una promesa

Ejemplo 1:

// Creating an array
const arr = tf.data.array([10, 20, 30, 40, 50]);
  
// Applying the function on the array
await arr.forEachAsync(element => console.log(element));

Producción:

10
20
30
40
50

Ejemplo 2: En este ejemplo pasaremos una función que calcula el cuadrado de un elemento.

// Creating an array
const arr = tf.data.array([1, 2, 3, 4, 5]);
  
// Applying the function on the array
await arr.forEachAsync(element => console.log(element*element));

Producción:

1
4
9
16
25

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