Método Tensorflow.js tf.data.Dataset.skip()

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

El método 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: este método tiene un único parámetro como se mencionó anteriormente y se describe a continuación:

• count: es una entrada de tensor donde el número de elementos de este conjunto de datos que deben omitirse para formar el nuevo conjunto de datos. Cuando el recuento es mayor que el tamaño de este conjunto de datos, el nuevo conjunto de datos no contendrá elementos. Cuando el recuento no está definido o es negativo, omite todo el conjunto de datos.

Valor devuelto: Devuelve el tf.data.Dataset.

Los siguientes ejemplos demuestran el método tf.data.Dataset.skip():

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining input elements
const a = 
  tf.data.array([4, 5, 6, 7, 8, 9]).skip(3);
await a.forEachAsync(e => console.log(e));

Producción:

7
8
9

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining input elements
const a = 
  tf.data.array([4, 5, 6, 7, 8, 9]).skip(4);
await a.forEachAsync(e => console.log(e));

Producción:

8
9

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