JavaScript для глубокого обучения 2021 TensorFlow js Ббк

Часть III • Продвинутые возможности глубокого обучения с TensorFlow.js
Если вы по каким­либо причинам не хотите использовать функции­генераторы и пред­
почитаете вместо этого напрямую реализовать протокол итерируемого объекта, можете 
написать вышеприведенный код следующим эквивалентным образом:
function countDownFrom10Func() {
let i = 10;
return {
next: () => {
if (i > 0) {
return {value: i--, done: false};
} else {
return {done: true};
}
}
}
}
const dataset = tf.data.generator(countDownFrom10Func);
6.1.3. Доступ к данным в объекте Dataset
При наличии данных в объекте 
Dataset
, разумеется, хочется каким­либо образом 
получить к ним доступ. Структуры данных, которые можно создать, но из которых 
нельзя ничего прочитать, не слишком полезны. Существует два API для извлечения 
данных из объекта 
Dataset
, но пользователям 
tf.data
редко приходится их приме­
нять. Обычно за доступ к данным в объекте 
Dataset
отвечают более высокоуровне­
вые API. Например, при обучении модели мы используем описанный в разделе 6.2 
API 
model.fitDataset()
. Он обращается к данным в объекте 
Dataset
вместо нас, 
а нам как пользователям никогда не приходится обращаться к данным напрямую. 
Тем не менее для отладки, тестирования и анализа работы объекта 
Dataset
важно 
понимать, что у него внутри.
Первый способ доступа к данным в объекте 
Dataset
— их потоковый вывод 
в массив с помощью функции 
Dataset.toArray()
, которая делает именно то, что 
и подразумевает ее название: проходит в цикле по всему объекту 
Dataset
, перемещая 
все элементы в массив, и возвращает этот массив пользователю. Пользователям сле­
дует с осторожностью выполнять эту функцию, чтобы случайно не создать массив, 
слишком большой для среды выполнения JavaScript. Это распространенная ошибка, 
в случае, например, когда объект 
Dataset
подключен к большому удаленному источ­
нику данных или представляет собой неограниченный 
Dataset
, предназначенный 
для чтения данных с датчика.
Второй способ доступа к данным в 
Dataset
— выполнение некой функции для 
каждого примера данных этого 
Dataset
с помощью 
dataset.forEachAsync(f)
. Пере­
даваемый 
forEachAsync(f)
аргумент 
f
применяется ко всем элементам по очереди 
аналогично конструкции 
forEach()
в массивах и множествах JavaScript, то есть на­
тивным 
Array.forEach()
и 
Set.forEach()
.

---