Tensorflow.js tf.data.Dataset.skip()用法及代码示例

Tensorflow.js是Google开发的开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型和深度学习神经网络。它还可以帮助开发人员使用JavaScript语言开发ML模型，并可以直接在浏览器或Node.js中使用ML。

tf.data.Dataset.skip() 函数用于创建一个数据集，该数据集从该数据集中跳过计数初始元素

用法：

skip(count)

参数

count:应跳过此数据集的元素数以形成新数据集。

返回值：它返回 tf.data.Dataset。

范例1：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
const a = tf.data.array(
    [5, 10, 15, 20, 25, 30]).skip(2);
  
await a.forEachAsync(e => console.log(e));

输出：

范例2：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
const gfg = tf.data.array(
    ['geeksforgeeks', 'gfg', 'geeks', 
    'for', 'geeks']).skip(2);
      
await gfg.forEachAsync(
    geeks => console.log(geeks));

输出：

geeks
for
geeks

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

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自dheerchanana08大神的英文原创作品 Tensorflow.js tf.data.Dataset.skip() Function。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。