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。

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