在TensorFlow.js中,load_model( )的对应函数是tf.loadModel( )。 由于HDF5不是浏览器友好的文件格式,因此tf.loadModel( )采用TensorFlow.js特定的格式。 tf.loadModel()将model.json文件作为其输入参数。 可以使用tensorflowjs pip包把Keras HDF5文件转换成model.json文件。 // JavaScript: const model = await t...
model = await tf.loadModel('model/model.json') 关键字 await 的意思是等待模型被浏览器加载。 预处理 在进行预测前,我们需要对数据进行预处理。首先从画布中获取图像数据: //the minimum boudning box around the current drawing const mbb = getMinBox() //cacluate the dpi of the current window cons...
<!-- load Tensorflow.js --> Tensorflow.js Core API <!-- --> const a = tf.tensor([1, 2, 3, 4]); const b = tf.tensor([10, 20, 30, 40]); const y = a.add(b); // equivalent
import * as tf from '@tensorflow/tfjs'; // load the posenet model const model = await posenet.load(); // get the poses from a video element linked to the camera const poses = await model.estimateMultiplePoses(video); // poses contain // - confidence score // - x, y positions 用...
constmodel=awaittf.loadLayersModel('file://path/to/my-model/model.json'); 当运行在Node.js上时,我们可以直接访问文件系统并且从那里加载模型。注意,在上面的函数调用中,我们引用model.json文件本身(而在保存时,我们指定一个文件夹)。相应的.bin文件需要和json 文件在同一个文件夹中。
constregeneratorRuntime=require('regenerator-runtime')consttf=require('@tensorflow/tfjs-core')consttfl=require('@tensorflow/tfjs-layers')//index.jsPage({asynconReady(){//加载相机constcamera=wx.createCameraContext(this)// 加载模型constnet=awaitthis.loadModel()this.setData({result:'Loading'})let...
1const mobilenet = await tf.loadModel( 2 'https://storage.googleapis.com/tfjs-models/tfjs/mobilenet_v1_0.25_224/model.json'); 我们可以使用输入,输出来检查模型的结构: 1//The input size is [null, 224, 224, 3] 2const input_s = mobilenet.inputs[0].shape; ...
model = await tf.loadModel('model/model.json') 关键字 await 的意思是等待模型被浏览器加载。 预处理 在进行预测前,我们需要对数据进行预处理。首先从画布中获取图像数据: //the minimum boudning box around the current drawing const mbb = getMinBox() ...
Tensorflow.js是google推出的一个开源的基于JavaScript的机器学习库,相对与基于其他语言的tersorflow库,它的最特别之处就是允许我们直接把模型的训练和数据预测放在前端,置于浏览器内。 本文会用一个简单的demo介绍如何从零开始训练一个tensorflow模型,并在浏览器内实现手写数字识别,最终效果大约如下: ...
tensorFlow.js 还内置了一些 model 的抽象,可以使用 tf.model 来构造一个不含 layer 的模型。 tf 包含的 layer 有 tf.layers.simpleRNN , tf.layers.gru 和 tf.layers.lstm 等。这里得通过几个小型项目来实践了。 2 官方示例 我们可以下载官方示例,在本地运行查看效果。官方 tensorFlow.js 项目,使用yarn作为...