我正在尝试将 Tensorflow-for-Poets 模型转换为 Tensorflow.js 模型，以便我可以在前端环境(如网站)中使用。我试图按照本教程进行操作: https://gist.github.com/woudsma/d01eeda8998c9ab972d05ec9e9843886
我已按照所有说明进行操作，但当我尝试启动本地主机时，我不断收到标题错误:
src/index.js
Attempted import error: 'loadFrozenModel' is not exported from
'@tensorflow/tfjs-converter'
我使用以下方法训练了 Tensorflow 模型:
Tensorflow 1.7.0 版
TensorflowJS 1.2.9 版
Numpy 1.16.5 版
我还查看了这些以前提出的问题:
http://www.github.com/tensorflow/tfjs/issues/149
但这并没有解决我的问题。
这是我在教程中找到的示例项目。它包含我在我的项目中也使用过的。 https://github.com/woudsma/retrain-mobilenet-for-the-web
我找不到关于这个特定错误的任何信息，有人知道出了什么问题吗？
PS:这也是我在 Stack Overflow 上发布的第一个问题，如果这篇文章有遗漏/错误之处，请告诉我。
编辑:添加了我的 index.js:
import { loadFrozenModel } from '@tensorflow/tfjs-converter'
import labels from './labels.json'
const ASSETS_URL = `${window.location.origin}/assets`
const MODEL_URL = `${ASSETS_URL}/mobilenet-v2/tensorflowjs_model.pb`
const WEIGHTS_URL = `${ASSETS_URL}/mobilenet-v2/weights_manifest.json`
const IMAGE_SIZE = 224 // Model input size
const loadModel = async () => {
const model = await loadFrozenModel(MODEL_URL, WEIGHTS_URL)
const input = tf.zeros([1, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3])
// Warm up GPU
// model.predict({ input }) // MobileNet V1
model.predict({ Placeholder: input }) // MobileNet V2
return model
}
const predict = async (img, model) => {
const t0 = performance.now()
const image = tf.fromPixels(img).toFloat()
const resized = tf.image.resizeBilinear(image, [IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE])
const offset = tf.scalar(255 / 2)
const normalized = resized.sub(offset).div(offset)
const input = normalized.expandDims(0)
// const output = await tf.tidy(() => model.predict({ input })).data()
// MobileNet V2
const predictions = labels
.map((label, index) => ({ label, accuracy: output[index] }))
.sort((a, b) => b.accuracy - a.accuracy)
const time = `${(performance.now() - t0).toFixed(1)} ms`
return { predictions, time }
}
const start = async () => {
const input = document.getElementById('input')
const output = document.getElementById('output')
const model = await loadModel()
const predictions = await predict(input, model)
output.append(JSON.stringify(predictions, null, 2))
}
start()
编辑:为了确定，我还添加了 HTML 文件。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<title>Image classifier</title>
</head>
<body>
<img id="input" src="assets/images/some-flower.jpg" />
<pre id="output"></pre>
</body>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@latest"></script>
</html>
最佳答案
import { loadFrozenModel } from '@tensorflow/tfjs-converter'
loadFrozenModel 不是从 @tensorflow/tfjs-converter 导出的。它位于 @tensorflow/tfjs 的命名空间中。由于您已经导入了 CDN 脚本，因此您只需要使用 tf.loadFrozenModel
const model = await loadFrozenModel(MODEL_URL, WEIGHTS_URL)
此外，tf.fromPixels 已更改为 tf.browser.fromPixels
关于javascript - 继续获取 : "Attempted import error: ' loadFrozenModel' is not exported from '@tensorflow/tfjs-converter' "，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/57894989/