将TensorFlow模型转换为tensorflow.js模型的步骤如下:
npm install @tensorflow/tfjs @tensorflow/tfjs-converter
import tensorflow as tf
# 构建和训练模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# 导出模型
tf.saved_model.save(model, 'path/to/saved_model')
tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=tfjs_graph_model path/to/saved_model path/to/tfjs_model
其中,path/to/saved_model
是导出的SavedModel的路径,path/to/tfjs_model
是转换后的tensorflow.js模型的输出路径。
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
const model = await tf.loadGraphModel('path/to/tfjs_model/model.json');
const input = tf.tensor2d([[1, 2, 3, 4]], [1, 4]);
const output = model.predict(input);
output.print();
以上是将TensorFlow模型转换为tensorflow.js模型的基本步骤。转换后的tensorflow.js模型可以在浏览器中进行部署和使用,方便进行机器学习推理任务。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云