import*asposenetfrom'@tensorflow-models/posenet';// ConstantsconstimageScaleFactor=0.5;constoutputStride=16;constflipHorizontal=true;constweight=0.5;// Load the modelconstnet=awaitposenet.load(weight);// Do pre
加载SavedModel格式的模型使用tf.saved_model.load()函数。此函数接受保存模型的目录路径作为参数,并返回一个tf.saved_model.Load对象,该对象包含了加载的模型。 加载模型的步骤: 加载模型 :使用loaded_model = tf.saved_model.load(export_dir)加载模型。这里的export_dir是保存模型的目录路径。 使用模型 :加载后...
当然,我们提供了在线运行环境:https://stackblitz.com/edit/linearmodel-tensorflowjs-react 3,使用训练好的模型 有很多模型都可以在 TensorFlow.js 中使用,而且,你可以使用 TensorFlow 或 Keras 创建模型,然后导入到 TensorFlow.js。比如,你可以使用 posenet 模型 (实时人类姿态模拟) 来做些好玩的事情...
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 tf.loadModel('https://foo.bar/model.json'); 另请注意,tf.loadModel( )返回的是一个tf.Model Promise对象。
3、然后,以下代码将加载tensorflow.js模型 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 asyncfunctionload_model(){constmodel=awaittf.loadLayersModel("http://127.0.0.1:8080/model.json");returnmodel;} 做出预测 加载模型后,进行预测的过程将非常简单。
loadModel(...)获取model.json,然后发出额外的HTTP(S)请求以获取model.json权重清单中引用的权重文件分片。这种方法允许所有这些文件被浏览器缓存(也可能通过互联网上的其他缓存服务器),因为model.json和weight shard分别小于典型的缓存文件大小限制。因此,模型可能会在随后的场合更快加载。 支持的功能 TensorFlow.js ...
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...
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,却出现如下错误: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Uncaught(inpromise)Error:Unable to find thefetch()method.Please add your ownfetch()functionto the global namespace. ...
import * as tf from '@tensorflow/tfjs'; 加载模型要加载一个预训练的模型,你可以使用 tf.loadLayersModel 方法: const model = await tf.loadLayersModel('path/to/model'); 预测新数据一旦模型加载完成,你可以使用它来预测新数据。假设你有一个输入数据 inputData,你可以这样进行预测: const prediction = ...
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; ...