knagai機械学習はデータの取得から始まります。getData();というコードで取得しています。この例のデータは簡単な配列ですが、機械学習のデータは通常、もっと巨大で外部にあります。多くの場合、相応の時間がかかるので、取得が終わるまで、待つ必要があります。その待機をここでは、JavaScriptの新しい機能であるawait関数とasync式で行っています。データは多くの場合外部にある。labelData];}データには2種類あり、訓練する方は訓練用データと呼ばれます。-1のxに代入される数値に当たります。TensorFlow.jsの身になって言うと、「訓練用データが-1のとき教師用データは-3で、0のとき-1、1のとき1、2のとき3、3のとき4、4のとき7かあ。これらをうまく満たす係数は何だろう」と考えるわけです(無論、実際に考えたりはしません。舞台裏では面倒な計算を高速で行っています)。tf.tensor2d()は、数学の行列に当たるJavaScriptの2次元配列を持つtf.Tensorオブジェクトを作成するメソッドです。]]という配列を持つtf.Tensorオブジェクトを返します。tf.TensorはTensorFlow.jsの根幹を成すオブジェクトで、コンピュータのGPUによる高速計算に使用されます。console.log(trainData);を実行すると、次の結果が得られます。]]は6行1列の行列に相当します。これは、要素数が1の配列を6個もつJavaScriptの配列です。tf.Tensorが持っているデータは、tf.Tensorのprint()メソッドでコンソールに出力して調べることができます。]]という2次元配列をデータとして持つtf.Tensorオブジェクトを作成し、変数に割り当てています。getData()関数では、作成した訓練用データと教師用データ用のtf.Tensorオブジェクトを返します。これにより、変数xsとysにそれぞれ、訓練用データと教師用データが割り当てられます。以上でデータが取得できました。tf.Tensorオブジェクトは、GPUの中を流れ、機械学習に必要な多量の計算を高速に行うために使用されます。Tensorは日本語ではテンソルと読まれます。テンソルはスカラーやベクトル、行列、それ以上の次元を持つ形式全部を含んだ概念を言いますが、TensorFlow.jsの場合ではJavaScriptの(多次元)配列と見なすことができます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト上に表示された文字を入力してください。WAAPIに関する注意WAAPIを利用するにはブラウザに特別な設定が必要です。ブラウザの実験的な機能を有効化する方法に書いているので、必ずお読みください。楕円(円)、円弧を描く。APIやTensorFlow.jsについて調べたことを書いています。freebiescafe.com。