在 Snack 中使用 JSON 格式的数据

1. Snack 和 JSON 简介

Snack 是一个基于 JavaScript 的机器学习库，能够在浏览器和 Node.js 环境下工作，同时支持常用的机器学习任务，例如分类、回归和聚类等等。而 JSON 是一种轻量级的数据交换格式，被广泛应用于 Web 应用中，也是 Snack 中使用的一种数据格式。下面我们来看一下在 Snack 中如何使用 JSON 数据。

2. Snack 中的 JSON API

2.1. 数据集的导入

Snack 中的数据集通常采用 JSON 格式，可以通过 Snack 的 API 将数据集导入到项目中。下面是一个简单的导入示例：

const { DataFrame } = require('@tensorflow/tfjs-data');
async function loadData() {
  const csvUrl = 'https://storage.googleapis.com/tfjs-examples/multivariate-linear-regression/data/boston-housing-train.csv';
  const trainingData = await fetch(csvUrl);
  const trainingDataText = await trainingData.text();
  const trainingDataArray = trainingDataText.split('\n').map(row => row.split(',').map(val => parseFloat(val)));
  return new DataFrame(trainingDataArray);
}

上面的代码将通过 fetch 方法获取一个远程的 CSV 文件，并将其转换为一个 DataFrame 对象。其中，我们可以看到在数据的获取和转换过程中，使用到了许多常用的 JavaScript 内置的 API，例如 fetch、text、split 和 map 等。数据集的导入是机器学习过程的第一步，也是非常重要的一步。在导入数据时，需要确保数据的完整性和准确性，避免数据中出现错误或缺失的情况。

2.2. 数据集的转换

在 Snack 中，数据序列通常需要经过转换，才能适用于机器学习模型的训练和预测过程。在数据转换时，我们可以使用已经提供的 transform API，也可以通过自己的代码对数据进行自定义的转换。例如：

import { StandardScaler } from '@tensorflow/tfjs-data';
const scaler = new StandardScaler({withMean: true, withStd: true});
const {data, mean, variance} = scaler.fitTransform(dataFrame);

上面的代码将使用 Snack 内置的 StandardScaler 类，将数据转换为标准化的数据格式。同时，我们也可以看到在转换过程中，API 提供了一些可配置参数，例如 withMean 和 withStd，来指定是否要进行均值和方差的处理。标准化的数据通常可以提高机器学习模型的精度和收敛速度，这是许多机器学习算法的常用技巧。

2.3. 数据集的保存

在 Snack 中，我们也可以使用类似 Python 中的 pickle.pkl 的方式来保存数据集。例如：

import { getModelDirectoryPath } from '@tensorflow/tfjs-core/dist/io/file_system';
async function saveData(data, path) {
  const directoryPath = getModelDirectoryPath(path);
  const modelArtifactsInfo = { dateSaved: new Date(), modelTopologyType: 'JSON' };
  
  await writeJSONToFile(path + '/data.json', data);
  await writeJSONToFile(path + '/model_artifacts.json', modelArtifactsInfo);
  
  console.log('Dataset saved.');
}

上面的代码将使用 writeJSONToFile 方法来将数据集保存到本地文件系统中。同时，我们也可以看到，除了保存数据集外，我们还可以保存一些与模型相关的信息，例如模型的拓扑结构等。在实际的机器学习项目中，数据集的保存对于模型的复用和迁移非常重要，可以避免在每次训练时都需要重新导入和转换数据的情况。