模型出错了，请稍后重试~
虽然小程序号称即用即走，但每次都需要从网络下载模型，完全体现不出端推断的优点，况且深度学习模型通常也不小，通常有好几M。那我们能否将模型存储到本地呢？...查阅tfjs的文档，在浏览器中，提供了几种本地存储的方式： 将模型保存到浏览器的local storage，后续可以从local storage加载 将模型保存到浏览器的IndexDB，然后从IndexDB...加载 将模型通过下载方式保存到本地，然后可以通过文件上载方式加载模型 微信小程序支持两种形式的本地存储：数据缓存和本地文件。...具体代码可以参考：https://github.com/mogoweb/wechat-tfjs-core 实现上并没什么特别的难度，但是栽在微信小程序的坑里，爬了好几天才找到原因。...需要注意的是，微信小程序对于本地文件总大小有10M的限制，所以这种方法只适合比较小的模型，如果那种几十M的深度学习模型，还是尽量部署到服务器。
接下来，在模型调试成功之后，把keras模型转为tfjs可以使用的模型就可以在网页中预测了(在第4部分有讲到具体操作方法)。...、情绪、年龄 手部追踪 识别人体手部 图像分类 支持摄像头 可识别的分类：https://github.com/tensorflow/tfjs-models/blob/master/mobilenet/...src/imagenet_classes.ts 目标识别 支持摄像头 可识别的目标：https://github.com/tensorflow/tfjs-models/blob/master/coco-ssd.../src/classes.ts 人物分割1.0 支持摄像头 可识别人体轮廓 人物分割2.0 支持摄像头 可同时识别多个人体轮廓 姿态检测 支持摄像头 识别人体关键点 除了在浏览器中支持以外，tfjs官方也推出了支持小程序的插件...我使用了刚才的model.json写了一个示例： https://allan5.com/FE-AI/flower.html 因为篇幅的关系，就不仔细拆解目标识别(带物体具体的坐标信息的预测)的训练步骤了
下面就简要描述一下我所遇到的坑及解决之道： loadLayersModel无法加载模型 使用tfjs定义模型，训练模型并进行预测都没问题，但是使用 loadLayersModel 加载预训练模型...在网上搜索的时候，发现了一个项目： https://github.com/HunterXuan/wx-tfjs-core.git 原来这哥们早就研究过将tfjs移植倒微信小程序平台，写了几篇博客...这个镜像能够存在多久还是个未知数，可能最靠谱的还是将模型同步下来，自己存储。这种方式还没有来得及研究，有时间再看看。...要在微信小程序中使用async / await，需要打开项目配置的增强编译开关： 待完善问题 模型每次都需要从网络加载，需要研究如何利用微信小程序的storage，这样模型可以缓存到本地，...由于微信小程序包有大小限制，所以将模型打包到小程序不可能。 将自己的模型转化为tfjs模型，并在微信小程序中使用。 不修改tfjs-core，将平台相关代码放到微信小程序中实现。
在本文中，我们将首先了解使用TensorFlow.js的重要性及其它的不同组件。然后，我们将深入讨论使用TensorFlow.js在浏览器中构建我们自己的机器学习模型。...然后我们将构建一个应用程序，来使用计算机的网络摄像头检测你的身体姿势！...相反，我将简单地向你展示如果不使用TensorFlow.js将会错过什么。那么，让我们在5分钟内构建一个应用程序，来使用你的网络摄像头对图像进行分类。没错——我们将直接进入代码部分！...中，我们将讨论如何在Python中转移学习和部署我们的模型。...你可能已经注意到，在前面的步骤中，我们通过调用poseNet.on()将每个检测到的位姿保存到pose变量中。这个函数在后台连续运行。
解决方案 因此此模型比较适用于画布的原始绘画api来画简笔画，再通过获取画布像素数据来做模型识别的传参比较合适，所以实现了此手绘图片识别的小程序版，如下 图片 其实此种方式直接在画布交互反而比摄像头找纸笔绘画的交互好得多...3d模型的生成 2）做大家送礼物的统一展示页面 3）可选项：可实现背景替换为摄像头数据，将实物置于摄像头背景之上，供用户导出图片，更具逼真性 三、实践训练转换模型 A、 通过colab在线训练模型 https...如果小程序只需要导入和运行GraphModel模型的的话，建议至少加入tfjs-core， tfjs-converter， tfjs-backend-webgl 和tfjs-backend-cpu包。...这样可以尽量减少导入包的大小。 如果需要创建,导入或训练LayersModel模型，需要再加入 tfjs-layers包。.../tfjs-layers') 加载layersmodel格式的模型 this.net = await tfl.loadLayersModel('http://192.168.3.5:8080/model2
图中对于特定的流量将增加名为 x-asm-traffic-lane: dev1 的 HTTP 头，代表需要将流量打到 dev1 泳道中。...由 Ingress 网关根据流量的特征通过 Istio 原生的 VirtualService 匹配规则识别出后，在转发请求前加上名为 x-asm-traffic-lane 的 HTTP 头，随后将流量路由到相应的泳道...当请求 I1 进到 Envoy 时，Envoy 基于请求中所带的 traceId 和流量标，在映射表中增加一条映射记录。...引流规则可以基于 HTTP 头、URI、Cookie 的特征去配置，方便我们精确地选择被测流量进入泳道。...下图的规则是指将 HTTP 头 end-user 的值为 dev2 的流量引导致 dev2 泳道中。配置规则的同时，需要正确指定入口服务。
本文将会介绍从原生 Tiny YOLO Darknet 模型到 Keras 的转换，再到 Tensorflow.js 的转换，如何利用其作一些预测，在编写 Tensorflow.js 遇到的一些问题，以及介绍使用联网摄像头...tensorflowjs_converter --input_format keras \ model_data/yolov2-tiny.h5 \ tfjs_model_data 现在我们终于将模型文件转移到...现在可以将图像作为张量输入！之后，从图像切换到网络摄像头，你只需将其指向正确的元素即可。这对我来说很神奇。 在这之后，我们要做一些预处理。...最后的一些想法 我们已经介绍了如何将模型转换为 Tensorflow.js 格式，加载模型并用它进行预测。...现在我们知道如何通过静态图像或网络摄像头抓取数据，可以将大多数 ML 模型从 Python 转换为 Tensorflow.js 并在浏览器中运行它们。
官方也提供了基于 tensorflow.js 的 playground：http://playground.tensorflow.org/。...本文的 demo 都是使用 @tensorflow/tfjs，这也是更推荐的方式，因为能够直接在浏览器训练和使用模型，想想就是一件让人兴奋的事情。...2.3 regression (回归) & classification (分类) 回归、分类和聚类是机器学习中最常见的三种数据评估方式，尤其是回归和分类，绝大多数的机器学习都是为了将数据划分为几类并预测目标数据所属的分类...dataSync()[0]; setTimeout(() => { alert(`预测结果：${BRAND_CLASSES[index]}`); }, 0); }; }; 学习完成后，可以把模型下载保存到本地...模型转换 & 优化 TensorFlow 模型除了本文中使用的 JavaScript 版模型，在现实工作场景中，更多的模型都是 Python 版模型： JavaScript版模型：tfjs_layers_model
随着机器学习技术的普及，不再仅限于Python和数据科学专家。通过TensorFlow.js，你可以将强大的机器学习能力带入你的JavaScript应用中。...在本指南中，我们将探讨如何设置TensorFlow.js，构建和训练模型，并实现实际应用。 机器学习与TensorFlow.js简介 在深入细节之前，让我们先了解一些基本概念。...npm install -g http-server http-server 在Node.js中使用TensorFlow.js 创建一个新的项目目录： mkdir tfjs-node-project.../tfjs-node 创建一个JavaScript文件： const tf = require('@tensorflow/tfjs-node'); // 定义一个简单的模型 const model...结束 通过使用TensorFlow.js将机器学习与JavaScript集成，网页开发者可以打开一个充满可能性的世界。
官网有几个示例，第一个简单的是从头开始构建一个小型的模型，用于拟合曲线。第二个示范了 CNN 识别手写数字。第三个使用了迁移学习，训练一个神经网络来预测摄像头的数据。...第四个介绍如何将 Keras 或 TensorFlow 训练好的模型导入 TensorFlow.js 来使用。有兴趣可以详细学习下。...'); 官方也很贴心的把模型放到 https://storage.googleapis.com/tfjs-models/tfjs/mobilenet_v1_0.25_224/model.json 供调用了...这里我测试了下 MobileNet 的效果： 3.2 Transfer Learning webcam-transfer-learning 是一个图像分类问题，将摄像头拍摄的照片与上下左右的动作做关联...主要是训练数据收集：摄像头拍摄，每张图片归一化处理成 shape 为 [1,244,244,3] 的张量，作为训练数据；为此 tensorFlow.js 特地封装了调用 webcam 的相关方法，以方便直接对接到
环境Windows10Anaconda3TensorFlow.js converterconverter介绍converter全名是TensorFlow.js Converter，他可以将TensorFlow...GraphDef模型(通过Python API创建的，可以先理解为Python模型) 转换成Tensorflow.js可读取的模型格式(json格式), 用于在浏览器上对指定数据进行推算。...(命令参数和选项带--为选项)converter转换指令后面主要携带四个参数，分别是输入模型的格式，输出模型的格式，输入模型的路径，输出模型的路径，更多帮助信息可以通过以下命令查看，另附命令分解图。...--output_format输出模型的格式, 分别有tfjs_graph_model (tensorflow.js图模型，保存后的web模型没有了再训练能力，适合SavedModel输入格式转换)，tfjs_layers_model...创建一个前端项目，将web_model放入其中。 3.2.编写代码 （略）3.3. 运行结果
现在，给我10分钟，还你一个训练好的识别模型！在浏览器上基于TensorFlow.js可以很快完成这项需求。 摄像头将通过快照功能将拍摄图像转换为64x64图像并显示辨别结果。...在线演示链接： https://rps-tfjs.netlify.com/ 完整代码地址： https://github.com/GantMan/rps_tfjs_demo 基于TensorFlow.js...网站链接：https://rps-tfjs.netlify.com/ 针对数据的操作 机器学习需要数据及用于训练数据的模型架构， 经过一段时间的训练后，模型可以智能识别出新的代表剪刀、石头、布手势的图像...数据集链接地址： http://www.laurencemoroney.com/rock-paper-scissors-dataset/ 破解浏览器加载图像的难题 在正常的机器学习工作流程中，我们只需要访问文件可以实现提供数据的流程...模型测试 现在终于可以在现实世界中测试我们的模型了，我们使用网络摄像头检查自己做出的代表石头剪刀布的手势图像。需要注意的是我们的手势图像应与训练图像类似，没有旋转角度且背景为白色，便于模型进行识别。
官网有几个示例，第一个简单的是从头开始构建一个小型的模型，用于拟合曲线。第二个示范了 CNN 识别手写数字。第三个使用了迁移学习，训练一个神经网络来预测摄像头的数据。...第四个介绍如何将 Keras 或 TensorFlow 训练好的模型导入 TensorFlow.js 来使用。有兴趣可以详细学习下。 3 webcam-transfer-learning ?...'); 官方也很贴心的把模型放到 https://storage.googleapis.com/tfjs-models/tfjs/mobilenet_v1_0.25_224/model.json 供调用了...3.2 Transfer Learning webcam-transfer-learning 是一个图像分类问题，将摄像头拍摄的照片与上下左右的动作做关联。...主要是训练数据收集：摄像头拍摄，每张图片归一化处理成 shape 为 [1,244,244,3] 的张量，作为训练数据；为此 tensorFlow.js 特地封装了调用 webcam 的相关方法，以方便直接对接到
一个是使用node.js支持，用于服务器端开发的@tensorflow/tfjs-node。...下面是头两条记录的样子: [ { "Name": "chevrolet chevelle malibu", "Miles_per_Gallon": 18, "Cylinders...你可能也注意到了，定义模型操作本身速度是很快的，并不需要异步执行。 模型定义完成后，可视化工具提供了modelSummary方法，用于将模型显示在浏览器中供用户检查。...其它没有什么需要特殊说明的，可以看源码中的注释： // 将数据转换为张量 function convertToTensor(data) { // 数据预处理的过程必然会产生很多中间结果，将占用大量内存...}, model); // 将数据从js对象转换为张量，并完成预处理 const tensorData = convertToTensor(data); // 使用样本数据训练模型，训练时只需要
为追踪问题，我们使用 tensorflow/tfjs Github repo。...关键点 所有的关键点都用部位 ID 标记，每个部位和对应的 ID 如下： ? 加载预先训练的 PoseNet 模型 在姿势检测的第一步，将一幅图像输入预先训练过的模型。...乘数是所有卷积操作的深度（通道数）。这个值对应于MobileNet 架构和检查点。值越大，每层的规模越大。牺牲速度的情况下模型精度越高。将这个值设置小，可以提高模型运行速度而牺牲准确性。...如果姿势应该进行水平的翻转/镜像 。对于视频默认水平翻转的视频（比如网络摄像头），如果你希望姿势回到原来正确的方向，改参数设置为 True。...对于视频默认水平翻转的视频（比如网络摄像头），如果你希望姿势回到原来正确的方向，改参数设置为 True。 outputStride - 在通过模型提供图像时，输出的期望步幅。
设置和获取HTTP标头 设置和获取HTTP标头 可以设置和获取HTTP标头的值。 %Net.HttpRequest的以下每个属性都包含具有相应名称的HTTP标头的值。...标头的常规方法。...这些方法忽略Content-Type和其他实体标头。 ReturnHeaders() 返回包含此请求中的主HTTP标头的字符串。 OutputHeaders() 将主HTTP标头写入当前设备。...通常，可以使用它来设置非标准标头；大多数常用标头都是通过Date等属性设置的。...此方法有两个参数： 标头的名称(不区分大小写)，不带冒号(：)分隔符；这是一个字符串，如Host或Date 标头值 不能使用此方法设置实体标头或只读标头(Content-Length和Connection
问题描述 在成功调用官网打包好的tensorflowjs模型后，怎么调用自己的模型呢？又需要做哪些处理呢？...3)准备已经训练好的模型，并通过 model.save(“模型命名.h5”) 代码将模型保存为h5格式的文件。...格式的模型文件转换为json格式的文件。...模型地址 保存地址 3.查看model.json是否生成 5)将模型放在服务器上，如果没有可以在本地创建，步骤如下 : ?...1.打开pycharm的Terminal的指令框 2.输入python3 -m http.server 8000 3.打开浏览器输入 localhost:8000 输出如下界面 如果出现localhost
所以希望能识别到狗，然后播放“gun 下去”的音频。 需求分析 需要一个摄像头 利用 chrome 浏览器可以调用手机摄像头，获取权限，然后利用 video 将摄像头的内容绘制到 video 上。...通过摄像头实时识别画面中的狗 利用 tensorflow 和预训练的 COCO-SSD MobileNet V2 模型进行对象检测。...将摄像头的视频流转化成视频帧图像传给模型进行识别 录制一个音频 识别到目标（狗）后播放音频 需要部署在一个设备上 找一个不用的旧手机，Android 系统 安装 termux 来实现开启本地 http...(); dogDetector = model; // 将加载好的模型赋值给 dogDetector 变量 } 监听 video 的播放，将视频流转换成图像传入模型检测 videoElement.addEventListener...服务 安装 termux 安装 python3 运行 python3 -m http.server 8000 将项目上传到 termux 的目录 直接用 termux 打开文件 访问 http:/
这样，就可以将所有配置和图像增强施加到训练图像上。...model on express API server')) 模型存储 接下来，我们需要将模型与tfjs进行兼容，tensorflow提供了一个tensorflowjs的Python库，可以用来处理...安装代码如下： pip install tensorflowjs 安装完成后，我们可以利用tensorflowjs_converter将模型转换成tfjs格式： $tensorflowjs_converter...转换完成后，我们创建了一组名为shard的文件。shard文件是通过将模型各个训练层进行拆解获得的，每个shard文件包含了特定层的超参数。...tfjs可以自动的调用各个shard文件，并组装成模型以便用户使用。 推理机（inference engine）开发 下面，我们介绍如何利用tfjs来进行推断（inference）的。
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