我正在移植Tensorflow Pix2Pix example以便在浏览器中使用TFJS运行。我的训练没有问题,并且在整个训练过程中会定期从模型导出良好的样本图像。 要导出到TFJS,我从最新的检查点加载生成器模型,并使用model.save(model_name.h5, save_format='h5')。 然后,我使用tensorflowjs_converter --input_format=keras model_name.h5 tfjs_model将模型转换为tensorflow js模型 在浏览器中加载模型时,我得到以下错误: Error: The first la
我正在尝试在我的虚拟环境中安装tensorflowjs,但收到以下错误:
Could not find a version that satisfies the requirement tf-nightly-2.0-preview>=2.0.0.dev20190304 (from tensorflowjs) (from versions: )
No matching distribution found for tf-nightly-2.0-preview>=2.0.0.dev20190304 (from tensorflowjs)
我已经尝试使用virtualenv和venv升级
我正在阅读TensorflowJS文档。在他们的示例代码中,他们声明 const xs = tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [4, 1]); See here 我很困惑,因为他们在这里使用了一个二维数组。有人知道为什么吗? 为了完整起见,下面是完整的代码片段。 // Define a model for linear regression.
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));
// Prepare the mode
我是TensorflowJS和ML的新手。在API引用中,下面的代码是。
const model = tf.sequential();
// First layer must have an input shape defined.
model.add(tf.layers.dense({units: 32, inputShape: [50]}));
// Afterwards, TF.js does automatic shape inference.
model.add(tf.layers.dense({units: 4}));
// Inspect the inferred shap
我想把keras模型转换成tensorflow.js模型。我运行:
tensorflowjs_converter --input_format keras \
path/to/my_model.h5 \
path/to/tfjs_target_dir
-bash: tensorflowjs_converter: command not found
我怎样才能解决这个问题?
是否可以使用TensorflowJs在Javascript中实现相同的Python操作?
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) # NOTE: Re-scaling operation as part of the pre-processing step
我试图在浏览器中运行一个自定义模型,但它需要这个预处理步骤,然后才能将它提供给tensorflowjs。它要求我将图像重放1/255倍。
知道我