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TensorFlow.js 和 Node.js 是两种经常一起使用的流行编程语言。在本文中,我们将了解 TensorFlow.js 和 Node.js 中的异常处理。
异常处理是一种处理程序执行过程中发生的错误的机制。异常可能由多种原因引起,包括编程错误、硬件故障和意外的用户输入。
异常处理允许程序在出现错误时继续运行。它还可以优雅地处理错误并向用户提供信息性错误消息。
TensorFlow.js 提供了异常处理的 try/catch 机制。 try 块包含可能抛出异常的代码。 catch 块包含将处理异常的代码。
这是一个简单的例子:
try {
// code that may throw an exception
} catch (e) {
// code to handle the exception
}
如果抛出异常,程序将跳转到 catch 块。然后 catch 块可以适当地处理异常。
Node.js 还提供了异常处理的 try/catch 机制。但是,Node.js 还提供了许多其他机制来处理错误。
Node.js 提供了一个基于事件的错误处理模型。这意味着可以异步处理错误。这在像 Node.js 这样的许多操作都是异步的环境中特别有用。
Node.js 还提供了一些内置的错误对象。这些错误对象可用于创建自定义错误消息。
这是一个简单的例子:
try {
// code that may throw an exception
} catch (e) {
// code to handle the exception
}
如果抛出异常,程序将跳转到 catch 块。然后 catch 块可以适当地处理异常。