Tensorflow.js tf.loadGraphModel()用法及代碼示例

Tensorflow.js是Google開發的開放源代碼庫，用於在瀏覽器或節點環境中運行機器學習模型以及深度學習神經網絡。

.loadGraphModel() 函數用於在給定模型定義的 URL 的情況下加載圖形模型。

用法:

tf.loadGraphModel (modelUrl, options)

參數：

• modelUrl:可以是字符串或 io.IOHandler 類型的第一個張量輸入。此參數是幫助加載模型的 URL 或 io.IOHandler。
• options:第二個張量輸入是可選的。選項用於 HTTP 請求，它允許發送憑據和自定義標頭。選項的類型是 -
  • requestInit:RequestInit 用於 HTTP 請求。
  • onProgress:OnProgress 用於進度回調。
  • fetchFunc:它是一個用於覆蓋 window.fetch 函數的函數。
  • strict:Strict 是一個加載模型：無論是多餘的權重還是缺失的權重都應該觸發一個錯誤。
  • weightPathPrefix:路徑前綴用於權重文件，默認情況下從模型 JSON 文件的路徑計算。
  • fromTFHub:它是一個布爾值，表示是否要從 TF Hub 加載模塊或模型。

返回值：它返回 Promise <tf.GraphModel>。

範例1：在此示例中，我們從 URL 加載 MobileNetV2 並使用零輸入進行預測。

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining tensor input elements 
const modelUrl =
'https://storage.googleapis.com/tfjs-models/savedmodel/mobilenet_v2_1.0_224/model.json';
  
// Calling the loadGraphModel () method
const model = await tf.loadGraphModel(modelUrl);
  
// Printing the zeroes
const zeros = tf.zeros([1, 224, 224, 3]);
model.predict(zeros).print();

輸出：

Tensor
     [[-0.1412081, -0.5656458, 0.7578365, ..., 
     -1.0148169, -0.81284, 1.1898142],]

範例2：在此示例中，我們從 TF Hub URL 加載 MobileNetV2 並使用零輸入進行預測。

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining tensor input elements 
const modelUrl =
'https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_140_224/classification/2';
  
// Calling the loadGraphModel () method
const model = await tf.loadGraphModel(
        modelUrl, {fromTFHub:true});
  
// Printing the zeores
const zeros = tf.zeros([1, 224, 224, 3]);
model.predict(zeros).print();

輸出：

Tensor
     [[-1.0764486, 0.0097444, 1.1630495, ..., 
     -0.345558, 0.035432, 0.9112286],]

參考：https://js.tensorflow.org/api/1.0.0/#loadGraphModel