對任何一個機器學習問題而言，數(shù)據(jù)處理都是很重要的一步。本文將采用 Tensorflow.js(0.11.1)的 MNIST 樣例

(https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/blob/master/mnist/data.js)，逐行運行數(shù)據(jù)處理的代碼。

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MNIST 樣例

18 import * as tf from '@tensorflow/tfjs'; 
19 
20 const IMAGE_SIZE = 784; 
21 const NUM_CLASSES = 10; 
22 const NUM_DATASET_ELEMENTS = 65000; 
23 
24 const NUM_TRAIN_ELEMENTS = 55000; 
25 const NUM_TEST_ELEMENTS = NUM_DATASET_ELEMENTS - NUM_TRAIN_ELEMENTS; 
26 
27 const MNIST_IMAGES_SPRITE_PATH = 
28 'https://storage.googleapis.com/learnjs-data/model-builder/mnist_images.png'; 
29 const MNIST_LABELS_PATH = 
30 'https://storage.googleapis.com/learnjs-data/model-builder/mnist_labels_uint8';` 

首先，導入 TensorFlow(確保你在轉(zhuǎn)譯代碼)并建立一些常量，包括：

• IMAGE_SIZE：圖像尺寸(28*28=784)
• NUM_CLASSES：標簽類別的數(shù)量(這個數(shù)字可以是 0～9，所以這里有 10 類)
• NUM_DATASET_ELEMENTS：圖像總數(shù)量(65000)
• NUM_TRAIN_ELEMENTS：訓練集中圖像的數(shù)量(55000)
• NUM_TEST_ELEMENTS：測試集中圖像的數(shù)量(10000，亦稱余數(shù))
• MNIST_IMAGES_SPRITE_PATH&MNIST_LABELS_PATH：圖像和標簽的路徑

將這些圖像級聯(lián)為一個巨大的圖像，如下圖所示：

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MNISTData

接下來，從第 38 行開始是 MnistData，該類別使用以下函數(shù)：

• load：負責異步加載圖像和標注數(shù)據(jù);
• nextTrainBatch：加載下一個訓練批;
• nextTestBatch：加載下一個測試批;
• nextBatch：返回下一個批的通用函數(shù)，該函數(shù)的使用取決于是在訓練集還是測試集。

本文屬于入門文章，因此只采用 load 函數(shù)。

load

async load() { 
 // Make a request for the MNIST sprited image. 
 const img = new Image(); 
 const canvas = document.createElement('canvas'); 
 const ctx = canvas.getContext('2d'); 

異步函數(shù)(async)是 Javascript 中相對較新的語言功能，因此你需要一個轉(zhuǎn)譯器。

Image 對象是表示內(nèi)存中圖像的本地 DOM 函數(shù)，在圖像加載時提供可訪問圖像屬性的回調(diào)。canvas 是 DOM 的另一個元素，該元素可以提供訪問像素數(shù)組的簡單方式，還可以通過上下文對其進行處理。

因為這兩個都是 DOM 元素，所以如果用 Node.js(或 Web Worker)則無需訪問這些元素。有關(guān)其他可替代的方法，請參見下文。

imgRequest

const imgRequest = new Promise((resolve, reject) => { 
 img.crossOrigin = ''; 
 img.onload = () => { 
 imgimg.width = img.naturalWidth; 
 imgimg.height = img.naturalHeight; 

該代碼初始化了一個 new promise，圖像加載成功后該 promise 結(jié)束。該示例沒有明確處理誤差狀態(tài)。

crossOrigin 是一個允許跨域加載圖像并可以在與 DOM 交互時解決 CORS(跨源資源共享，cross-origin resource sharing)問題的圖像屬性。naturalWidth 和 naturalHeight 指加載圖像的原始維度，在計算時可以強制校正圖像尺寸。

const datasetBytesBuffer = 
 new ArrayBuffer(NUMDATASETELEMENTS * IMAGESIZE * 4); 
57 
58 const chunkSize = 5000; 
59 canvas.width = img.width; 
60 canvas.height = chunkSize; 

該代碼初始化了一個新的 buffer，包含每一張圖的每一個像素。它將圖像總數(shù)和每張圖像的尺寸和通道數(shù)量相乘。

我認為 chunkSize 的用處在于防止 UI 一次將太多數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中，但并不能 100% 確定。

62 for (let i = 0; i < NUMDATASETELEMENTS / chunkSize; i++) { 
63 const datasetBytesView = new Float32Array( 
64 datasetBytesBuffer, i * IMAGESIZE * chunkSize * 4, 
 IMAGESIZE * chunkSize); 
66 ctx.drawImage( 
67 img, 0, i * chunkSize, img.width, chunkSize, 0, 0, img.width, 
68 chunkSize); 
69 
70 const imageData = ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height); 

該代碼遍歷了每一張 sprite 圖像，并為該迭代初始化了一個新的 TypedArray。接下來，上下文圖像獲取了一個繪制出來的圖像塊。最終，使用上下文的 getImageData 函數(shù)將繪制出來的圖像轉(zhuǎn)換為圖像數(shù)據(jù)，返回的是一個表示底層像素數(shù)據(jù)的對象。

72 for (let j = 0; j < imageData.data.length / 4; j++) { 
73 // All channels hold an equal value since the image is grayscale, so 
74 // just read the red channel. 
75 datasetBytesView[j] = imageData.data[j * 4] / 255; 
76 } 
77 } 

我們遍歷了這些像素并除以 255(像素的可能***值)，以將值限制在 0 到 1 之間。只有紅色的通道是必要的，因為它是灰度圖像。

78 this.datasetImages = new Float32Array(datasetBytesBuffer); 
79 
80 resolve(); 
81 }; 
82 img.src = MNISTIMAGESSPRITEPATH; 
); 

這一行創(chuàng)建了 buffer，將其映射到保存了我們像素數(shù)據(jù)的新 TypedArray 中，然后結(jié)束了該 promise。事實上***一行(設(shè)置 src 屬性)才真正啟動函數(shù)并加載圖像。

起初困擾我的一件事是 TypedArray 的行為與其底層數(shù)據(jù) buffer 相關(guān)。你可能注意到了，在循環(huán)中設(shè)置了 datasetBytesView，但它永遠都不會返回。

datasetBytesView 引用了緩沖區(qū)的 datasetBytesBuffer(初始化使用)。當代碼更新像素數(shù)據(jù)時，它會間接編輯緩沖區(qū)的值，然后將其轉(zhuǎn)換為 78 行的 new Float32Array。

獲取 DOM 外的圖像數(shù)據(jù)

如果你在 DOM 中，使用 DOM 即可，瀏覽器(通過 canvas)負責確定圖像的格式以及將緩沖區(qū)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為像素。但是如果你在 DOM 外工作的話(也就是說用的是 Node.js 或 Web Worker)，那就需要一種替代方法。

fetch 提供了一種稱為 response.arrayBuffer 的機制，這種機制使你可以訪問文件的底層緩沖。我們可以用這種方法在完全避免 DOM 的情況下手動讀取字節(jié)。這里有一種編寫上述代碼的替代方法(這種方法需要 fetch，可以用 isomorphic-fetch 等方法在 Node 中進行多邊填充)：

const imgRequest = fetch(MNISTIMAGESSPRITE_PATH).then(resp => resp.arrayBuffer()).then(buffer => { 
 return new Promise(resolve => { 
 const reader = new PNGReader(buffer); 
 return reader.parse((err, png) => { 
 const pixels = Float32Array.from(png.pixels).map(pixel => { 
 return pixel / 255; 
 }); 
 this.datasetImages = pixels; 
 resolve(); 
 }); 
 }); 
}); 

這為特定圖像返回了一個緩沖數(shù)組。在寫這篇文章時，我***次試著解析傳入的緩沖，但我不建議這樣做。如果需要的話，我推薦使用 pngjs 進行 png 的解析。當處理其他格式的圖像時，則需要自己寫解析函數(shù)。

有待深入

理解數(shù)據(jù)操作是用 JavaScript 進行機器學習的重要部分。通過理解本文所述用例與需求，我們可以根據(jù)需求在僅使用幾個關(guān)鍵函數(shù)的情況下對數(shù)據(jù)進行格式化。

TensorFlow.js 團隊一直在改進 TensorFlow.js 的底層數(shù)據(jù) API，這有助于更多地滿足需求。這也意味著，隨著 TensorFlow.js 的不斷改進和發(fā)展，API 也會繼續(xù)前進，跟上發(fā)展的步伐。

原文鏈接：

https://medium.freecodecamp.org/how-to-deal-with-mnist-image-data-in-tensorflow-js-169a2d6941dd

【本文是51CTO專欄機構(gòu)“機器之心”的原創(chuàng)文章，微信公眾號“機器之心( id: almosthuman2014)”】

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