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En esta publicación, aprenderemos cómo hacer predicciones con un modelo TensorFlow.js en un entorno Node.js. Usaremos un modelo previamente entrenado para hacer predicciones sobre imágenes y luego entrenaremos un modelo para hacer predicciones sobre nuevos datos.
Antes de comenzar, hay algunas cosas que deberá tener para seguir:
Si necesita ayuda para instalar Node.js, consulte este tutorial.
Comenzaremos cargando un modelo previamente entrenado. Para este ejemplo, usaremos un modelo que ha sido entrenado para clasificar imágenes de dígitos escritos a mano.
Primero, necesitaremos instalar el paquete @tensorflow/tfjs-node
. Podemos hacer esto desde la línea de comando ejecutando:
npm install @tensorflow/tfjs-node
Una vez instalado el paquete, podemos importarlo en nuestro código:
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');
Ahora estamos listos para cargar el modelo. Usaremos la función tf.loadLayersModel()
para cargar el modelo desde una URL. Podemos obtener la URL del modelo del zoológico modelo de TensorFlow.js.
const modelUrl = 'https://storage.googleapis.com/tfjs-models/tfjs/mnist_model/model.json';
const model = tf.loadLayersModel(modelUrl);
El modelo que hemos cargado puede clasificar imágenes de dígitos escritos a mano con gran precisión. Pero antes de que podamos usar el modelo para hacer predicciones, necesitamos preprocesar las imágenes.
Primero, convertiremos las imágenes a un formato que el modelo pueda entender. Usaremos la función tf.tensor3d()
para convertir las imágenes a un tensor 3D.
const imageData = [
// La primera imagen es un cero.
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
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