#码力全开·技术π对#Google的"TensorFlow.js"如何在浏览器中运行机器学习模型？

Google的TensorFlow.js让机器学习模型直接在浏览器中运行，无需服务器依赖。其核心是将TensorFlow模型转换为Web友好的格式（如​​model.json​​ + 二进制权重文件），并通过WebGL或WebAssembly（WASM）加速计算。

工作原理：

模型转换：使用​​tfjs-converter​​将Python训练的TF/Keras模型转为TF.js格式：

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

浏览器加载与执行：

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

const model = await tf.loadLayersModel('https://example.com/model.json');
const prediction = model.predict(tf.tensor(inputData));

硬件加速：

• WebGL后端：将矩阵运算映射为GPU着色器程序，大幅提升推理速度；
• WASM后端：在不支持WebGL的环境提供近原生性能。

应用场景包括：

• 实时图像分类（摄像头输入）
• 文本情感分析（用户输入即时反馈）
• 隐私敏感任务（数据不出浏览器）

TF.js结合预训练模型库（如PoseNet、Speech Commands），让开发者轻松集成AI能力，实现低延迟、高隐私的前端智能。