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TensorFlow.js는 자바스크립트에서 기계 학습을 위한 강력한 도구입니다. Node.js는 서버에서 JavaScript를 실행할 수 있게 해주는 JavaScript 런타임입니다. 이 게시물에서는 TensorFlow.js 및 Node.js에서 콜백을 사용하는 방법을 보여줍니다.
콜백은 다른 함수에 인수로 전달되는 함수입니다. 콜백 함수는 다른 함수의 실행이 완료되면 호출됩니다. 콜백은 일반적으로 자바스크립트에서 비동기 작업을 수행하는 데 사용됩니다.
TensorFlow.js는 비동기 작업을 수행할 수 있는 콜백 API를 제공합니다. 콜백 API는 tf.tensor
클래스에서 사용할 수 있습니다.
콜백 API를 사용하려면 먼저 tf.tensor
객체를 생성해야 합니다. tf.tensor
클래스는 데이터 배열과 모양 배열을 인수로 사용합니다. 데이터 배열은 텐서에 대한 데이터를 포함하는 JavaScript 배열입니다. 모양 배열은 텐서의 차원을 포함하는 JavaScript 배열입니다.
tf.tensor
객체를 생성했으면 .then()
메서드를 사용하여 콜백 함수를 등록할 수 있습니다. .then()
메서드는 콜백 함수를 인수로 받습니다. 콜백 함수는 tf.tensor
객체가 준비되면 호출됩니다.
.then()
메소드는 Promise
객체를 반환합니다. Promise
개체는 .then()
메서드의 결과를 나타냅니다. Promise
개체에는 다른 콜백 함수를 등록하는 데 사용할 수 있는 .then()
메서드가 있습니다.
다음은 .then()
메서드를 사용하여 콜백 함수를 등록하는 예입니다.
const tensor = tf.tensor([1, 2, 3, 4], [2, 2]);
tensor.then(t => {
// The callback function is called when the tensor is ready.
// The tensor is passed as an argument to the callback function.
// The tensor can be used in the callback function.
console.log(t);
});
Node.js는 비동기 작업을 수행할 수 있는 콜백 API를 제공합니다. 콜백 API는 fs
모듈에서 사용할 수 있습니다.
fs
모듈은 파일 시스템과 상호 작용하기 위한 API를 제공합니다. fs
모듈에는 파일을 비동기적으로 읽는 데 사용할 수 있는 readFile()
메서드가 있습니다. readFile()
메서드는 파일 경로와 콜백 함수를 인수로 받습니다. 콜백 함수는 파일을 읽을 때 호출됩니다. 파일 데이터는 콜백 함수에 인수로 전달됩니다.
다음은 readFile()
메서드를 사용하여 파일을 비동기적으로 읽는 예입니다.
const fs = require('fs');
fs.readFile('file.txt', (err, data) => {
// The callback function is called when the file is read.
// The file data is passed as an argument to the callback function.
// The file data can be used in the callback function.
console.log(data);
});