javascript - 问题/错误 'Property ' 'xs' 在使用 tensorflow.js 的 Angular 项目中的类型 'TensorContainer' 上不存在

Question

我正在尝试从我现有的 Angular 项目中运行的 tensorflow.js 网站获取 tensorflow.js 示例。我基本上是从网站上复制代码并将其集成到我的组件中，但我收到一条错误消息。

由于我是 Angular 的新手，所以我不知道如何修复错误。

export class MotionAnalysisComponent implements OnInit{
async run() { 
// We want to predict the column "medv", which represents a median value of 
// a home (in $1000s), so we mark it as a label.
const csvUrl = 'https://storage.googleapis.com/tfjs-examples/multivariate-linear-regression/data/boston-housing-train.csv';
const csvDataset = tf.data.csv(
csvUrl, {
  columnConfigs: {
    medv: {
      isLabel: true
    }
  }
});

// Number of features is the number of column names minus one for the label column.

const numOfFeatures = (await csvDataset.columnNames()).length - 1;

// Prepare the Dataset for training.
const flattenedDataset =
  csvDataset
   .map(({xs, ys}) =>
    {
    // Convert xs(features) and ys(labels) from object form (keyed by
    // column name) to array form.
    return {xs:Object.keys(xs), ys:Object.keys(ys)};
  })
.batch(10);

// Define the model.
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({
  inputShape: [numOfFeatures],
  units: 1
}));
model.compile({
  optimizer: tf.train.sgd(0.000001),
  loss: 'meanSquaredError'
});

// Fit the model using the prepared Dataset
return model.fitDataset(flattenedDataset, {
  epochs: 10,
  callbacks: {
    onEpochEnd: async (epoch, logs) => {
      console.log(epoch + ':' + logs.loss);
    }
  }
});
}
}

我收到以下两条错误消息:

• 类型“TensorContainer”上不存在属性“xs”
• 类型“TensorContainer”上不存在属性“ys”

Answer 1

问题

问题是 Datasets在 Tensorflow.js 中默认类型为 tf.data.Dataset<TensorContainer> ，这意味着 TypeScript 假定一个对象 TensorContainer 为您的数据集。

解决方案

为了帮助 TypeScript，您可以在创建 DataSet 时为其指定特定类型。当您正在读取内部具有多个属性的对象时，您可以扩展接口(interface) TensorContainerObject .

代码示例

import { TensorContainerObject } from '@tensorflow/tfjs';
import { Dataset } from '@tensorflow/tfjs-data';

interface DataType extends TensorContainerObject {
    xs: tf.Tensor;
    ys: tf.Tensor;
}

const csvDataset = tf.data.csv(/* ... */) as any as Dataset<DataType>;
csvDataset.map(({xs, ys}) => {
    // ...
});

不幸的是，由于 Tensorflow.js 对其数据集类型非常自以为是(因为联合用于默认 TensorContainer )，您必须使用 any在将其转换为实际的 Dataset<DataType> 之前进行转换界面。

但是在那次转换之后，所有函数都在 DataSet 上工作喜欢map自动知道正确的类型。而不是使用 tf.Tensor上面，你甚至可以使用类似 tf.Tensor1D 的类型更具体。

替代解决方案:让错误消失

正如另一个答案中所述:如果您不关心类型和 TypeScript，而只想让错误消失，您可以将任何有问题的变量转换为 any 。 .

代码示例

csvDataset.map(({xs, ys}: any) => {
    // ...
});

请记住，这会禁用对变量的任何类型检查。