我正在尝试将Tensorflow-for-Poets模型转换为Tensorflow.js模型，因此我可以在前端环境（如网站）中使用。我正在尝试遵循本教程：https : //gist.github.com/woudsma/d01eeda8998c9ab972d05ec9e9843886
我遵循了所有指示，但是当我尝试启动localhost时，总是出现标题错误：
src/index.js
Attempted import error: 'loadFrozenModel' is not exported from
'@tensorflow/tfjs-converter'
我已经使用以下方法训练了Tensorflow模型：
Tensorflow版本1.7.0
TensorflowJS 1.2.9版
Numpy v.1.16.5
我还查看了以下先前提出的问题：
http://www.github.com/tensorflow/tfjs/issues/149
但这还没有解决我的问题。
这是我在本教程中找到的示例项目。它包含我在项目中也使用过的。https://github.com/woudsma/retrain-mobilenet-for-the-web
我找不到有关此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，因此，请让我知道该帖子是否有遗漏/错误。
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：我也添加了HTML文件，只是为了确保。
<!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>
从'@ tensorflow / tfjs-converter'导入{loadFrozenModel}
loadFrozenModel不是从导出的@tensorflow/tfjs-converter。而是在的命名空间中@tensorflow/tfjs。由于您已经导入了CDN脚本，因此只需使用以下命令加载模型tf.loadFrozenModel
const model = await loadFrozenModel(MODEL_URL, WEIGHTS_URL)
也tf.fromPixels已更改为tf.browser.fromPixels
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