JavaScript для глубокого обучения 2021 TensorFlow js Ббк

Глава 6. Работа с данными
259
работу с подобными источниками данных. Мы приведем пример приложения, вы­
полняющего подключение к удаленным наборам данных в формате CSV, вывод их 
схемы, подсчет количества элементов набора данных, а также предоставляющего 
пользователю возможность выбора и вывода отдельных примеров данных. Получить 
пример можно с помощью уже хорошо известных вам команд:
git clone https://github.com/tensorflow/tfjs-examples.git
cd tfjs-examples/data-csv
yarn && yarn watch
В результате в браузере должен открыться сайт с просьбой ввести URL CSV­
файла, расположенного на внешнем сервере, или воспользоваться одним из предла­
гаемых URL, для чего пользователь может щелкнуть, например, на CSV 
Boston-housing
(рис. 6.2). Под полем для ввода URL находятся кнопки для трех действий: 1) подсче­
та количества строк в наборе данных, 2) извлечения названий столбцов CSV­файла, 
если они указаны, и 3) обращения к находящемуся в указанной строке примеру из 
набора данных и его выводу в UI. Рассмотрим, как эти действия осуществляются 
и почему API 
tf.data
сильно упрощает их реализацию.
Рис. 6.2.
Веб-интерфейс для нашего примера использования CSV. Нажмите одну из кнопок 
для заранее заданных CSV вверху экрана или введите путь к своему CSV-файлу, расположенному 
на внешнем сервере, при наличии такового. В последнем случае не забудьте включить доступ 
по технологии CORS для своего файла
Мы уже видели ранее, что можно очень легко создать набор данных tfjs­data из 
удаленного CSV­файла с помощью такой команды:
const myData = tf.data.csv(url);
где 
url
представляет собой либо строковый идентификатор, в котором использу­
ется протокол 
http://
, 
https://
или 
file://
либо объект 
RequestInfo
. Данный вызов на 
самом деле 
не
производит никаких запросов к указанному URL для проверки того, 

---

260