Tensorflow.js tf.io.http()用法及代码示例

Tensorflow.js是由Google开发的开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型以及深度学习神经网络。

.io.http() 函数用于生成将模型工件传输到 HTTP 服务器的 IOHandler 子集。此外，一个 HTTP 请求_multi-part或者_form-datamime 类型应传输到小路网址。其中，form-data 包含描述模型拓扑和/或模型权重的工件。

用法:

tf.io.http(path, loadOptions?)

参数：

• path:模型的指定 URL 路径。此外，它可以是完整的 HTTP 路径，即“http://localhost:8000/model-upload”或类似的路径，即“./model-upload”。它是字符串类型。
• loadOptions:用于加载目的的所述配置。它是可选的，属于 LoadOptions 类型。它包括以下字段：
  1. weightPathPrefix:指定的权重文件路径的可选前缀。此外，默认情况下 this 的值是从路径参数中评估的。
  2. fetchFunc:所述的可选自定义_fetch 函数。
  3. onProgress:声明的可选进度回调函数，它在加载完成之前定期释放。

返回值：它返回 IOHandler。

范例1：

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling io.http() method
const result = tf.io.http('https://js.tensorflow.org/api/latest/#io.http');
  
// Printing output
console.log(result);

输出：

{
  "DEFAULT_METHOD":"POST",
  "path":"https://js.tensorflow.org/api/latest/#io.http",
  "requestInit":{}
}

范例2：

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Creating model
const model = tf.sequential();
  
// Adding layer to the model
model.add(
     tf.layers.dense({units:2, inputShape:[10]}));
  
// Calling io.http() method within 
// save() method
const result = await model.save(tf.io.http(
     'https://js.tensorflow.org/api/latest/#io.http'));
  
// Printing output
console.log(result);

输出：

{
  "modelArtifactsInfo":{
    "dateSaved":"2021-08-26T08:43:49.648Z",
    "modelTopologyType":"JSON",
    "modelTopologyBytes":611,
    "weightSpecsBytes":124,
    "weightDataBytes":88
  },
  "responses":[
    {}
  ]
}

参考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#io.http