如何在浏览器上使用TFJS运行TFLite模型(AutoML视觉边缘)
在浏览器上使用TFJS运行TFLite模型(AutoML视觉边缘)，可以通过以下步骤实现：
- 首先，确保你已经安装了Node.js和npm包管理器。
- 创建一个新的项目文件夹，并在命令行中导航到该文件夹。
- 使用npm安装TensorFlow.js库：
npm install @tensorflow/tfjs @tensorflow-models/automl- 在项目文件夹中创建一个HTML文件（例如index.html），并在文件中添加以下代码：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@3.7.0/dist/tf.min.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/automl@1.0.0/dist/automl.js"></script>
</head>
<body>
<input type="file" id="image-selector" onchange="loadImage()"/>
<img id="image" src="" width="300" alt="Image preview"/>
<script>
async function loadImage() {
const imageFile = document.getElementById('image-selector').files[0];
const image = document.getElementById('image');
image.src = URL.createObjectURL(imageFile);
const automl = await tf.automl.loadObjectDetection('path/to/model.json');
const predictions = await automl.detect(image);
console.log(predictions);
}
</script>
</body>
</html>- 在上面的代码中，你需要替换
path/to/model.json为你的TFLite模型的路径。确保你已经将TFLite模型转换为TensorFlow.js的格式。 - 保存并关闭HTML文件。在命令行中执行以下命令来启动一个本地服务器：
npx http-server- 在浏览器中访问
http://localhost:8080（或其他端口，具体取决于本地服务器配置），然后选择一张图片进行检测。检测结果将会在浏览器的开发者工具控制台中打印出来。
总结：
通过上述步骤，你可以在浏览器上使用TFJS运行TFLite模型(AutoML视觉边缘)。首先，你需要安装TensorFlow.js库并创建一个包含TFJS和AutoML模型引用的HTML文件。然后，在浏览器中选择要进行检测的图像，模型将对图像进行检测并将结果打印到浏览器的开发者工具控制台中。
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