JavaScript可通过TensorFlow.js在浏览器或Node.js中实现机器学习。1. 通过CDN或npm安装并引入tfjs库；2. 创建线性回归模型，使用tensor1d准备数据，sequential构建网络，compile配置优化器与损失函数，fit训练模型，predict进行预测；3. 可加载预训练模型如MobileNet进行图像分类，利用fromPixels预处理图像；4. 结合摄像头实现实时推理，支持手势、姿态识别，也可导入Teachable Machine导出的模型。适合前端AI应用，但需注意数据格式、异步和内存管理。
JavaScript也能做机器学习，靠的是 TensorFlow.js —— Google 推出的开源库，让你能在浏览器或 Node.js 环境中训练和部署机器学习模型。不需要 Python，直接用 JS 就行。
1. 安装并引入 TensorFlow.js
在项目中使用 TensorFlow.js 很简单，可以通过 CDN 快速引入，也可以通过 npm 安装。
• 浏览器中使用 CDN： • Node.js 项目中安装：npm install @tensorflow/tfjs
安装后就可以在代码中导入：
const tf = require('@tensorflow/tfjs');
2. 创建和训练一个简单模型（以线性回归为例）
假设我们想拟合一条直线 y = 2x + 1。我们可以用 TensorFlow.js 构建一个神经网络来学习这个关系。
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• 准备数据：const xs = tf.tensor1d([1, 2, 3, 4, 5]); const ys = tf.tensor1d([3, 5, 7, 9, 11]); // y = 2x + 1• 构建模型：
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));
• 编译模型：
model.compile({
optimizer: 'sgd',
loss: 'meanSquaredError'
});
• 训练模型：
async function train() {
await model.fit(xs, ys, {
epochs: 100,
callbacks: {
onEpochEnd: (epoch, logs) => {
console.log(`Epoch ${epoch}: loss = ${logs.loss.toFixed(4)}`);
}
}
});
}
• 使用模型预测：
train().then(() => {
model.predict(tf.tensor1d([6])).print(); // 应输出接近 13
});
3. 加载预训练模型（迁移学习）
你不必每次都从头训练。TensorFlow.js 支持加载已训练好的模型，比如 MobileNet 图像分类模型。
const model = await tf.loadLayersModel('https://tfhub.dev/google/tfjs-model/imagenet/mobilenet_v1_025_224/classification/4/default/1');
• 预处理图像并预测：
const image = document.getElementById('img'); // @@##@@
const tensor = tf.browser.fromPixels(image)
.resizeNearestNeighbor([224, 224])
.toFloat()
.expandDims();
const prediction = model.predict(tensor);
prediction.print();
4. 在浏览器中实时交互
TensorFlow.js 特别适合做浏览器端的实时应用，比如手势识别、语音识别、风格迁移等。
• 利用摄像头做实时推理：结合 navigator.mediaDevices.getUserMedia 获取视频流，然后逐帧送入模型处理，实现人脸检测或姿态识别。
Google 的 Teachable Machine 可以训练图像、声音、姿态模型，并导出为 TensorFlow.js 格式，直接在网页中加载使用，无需写训练代码。
基本上就这些。TensorFlow.js 让前端也能玩转 AI，特别适合教育、互动艺术、轻量级智能功能嵌入。虽然不适合大规模训练，但对大多数 Web 场景已经足够强大。不复杂但容易忽略细节，比如数据格式、异步处理、内存释放（记得调用 .dispose()）。
