将训练好的Tensorflow模型部署到Web站点
通过Google发布的tensorflowjs，我们可以将训练好的模型部署到任何一个支持静态页的web服务器上，不需要任何后台服务即可运行tensorflow，部署过程非常简单。
安装tensorflowjs
python万金油安装法 pip install tensorflowjs
转换模型
1 | tensorflowjs_converter --input_format=keras ./models/yourmodel.h5 ./models/modelforjs |
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后面2个参数第1个是保存好的tf模型路径，第2个参数是输出路径，会生成一个modelforjs目录，里面包含一个model.json文件和二进制数据文件
部署到Web服务
把生成好的modelforjs拷贝到web服务上，同时引用这个js<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs/dist/tf.min.js"> </script>
调用模型
123 | var model = await tf.loadLayersModel('modelforjs/model.json'); //加载模型var predict = model.predict(inputs); //预测结果var data = await predict.data(); |
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演示实例可在这篇文章从手写数字识别开启人工智能的大门 (附源码)里查看。
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。
原始发表：2020-03-12，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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