#码力全开·技术π对#如何通过TensorFlow.js将机器学习模型移植到浏览器端运行？

TensorFlow

key_3_feng

2025-06-08 20:29:01

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Jaysir

通过TensorFlow.js将机器学习模型移植到浏览器端运行的步骤如下：

模型转换：使用tensorflowjs_converter工具将训练好的模型（如TensorFlow或Keras模型）转换为TensorFlow.js兼容格式。

tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model \
                       --output_format=tensorflowjs \
                       /path/to/model /path/to/output

加载模型：在浏览器端使用JavaScript加载转换后的模型文件。

const model = await tf.loadLayersModel('localstorage://my-model');

预处理输入数据：对输入数据进行与训练时一致的归一化、缩放等处理。
推理执行：使用model.predict()方法进行前向推断，例如：

const prediction = model.predict(inputTensor);

后处理输出结果：解析模型输出，将其转化为可理解的业务结果展示给用户。

2025-06-10 08:26:31

Jimaks

模型转换：使用tensorflowjs_converter工具将TensorFlow或Keras模型转换为Web友好的格式，命令示例：

tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=graph_model ./saved_model ./web_model

加载模型：在浏览器端使用TensorFlow.js API加载转换后的模型：

const model = await tf.loadGraphModel('web_model/model.json');

推理执行：准备输入数据并进行前向推理：

const input = tf.tensor(inputData);
const output = await model.executeAsync(input);

优化与压缩：通过量化、剪枝等方式减小模型体积，提高浏览器运行效率。
利用Web Workers：将计算任务移至Web Worker中避免阻塞主线程，提升页面响应性。

2025-06-11 08:28:52

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