JavaScript_机器学习与TensorFlow.js应用-js教程-PHP中文网

JavaScript_机器学习与TensorFlow.js应用

夜晨

发布： 2025-11-19 19:13:34

原创

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TensorFlow.js是Google推出的JavaScript库，支持在浏览器或Node.js中训练和部署机器学习模型。它基于WebGL加速张量运算，可加载预训练模型（如MobileNet用于图像分类）或从零构建神经网络，适用于实时交互、隐私敏感任务和轻量级AI部署。通过tf.loadLayersModel加载模型、tf.browser.fromPixels处理图像、model.predict获取结果，实现前端智能化。也可用tf.sequential定义模型，编译优化器与损失函数后调用fit训练线性回归等简单模型。其优势在于无需Python环境、数据本地化处理、降低AI入门门槛，特别适合前端开发者快速集成AI功能。关键挑战在于数据预处理与性能优化。

javascript_机器学习与tensorflow.js应用

JavaScript在机器学习领域的应用正变得越来越广泛，尤其是在前端智能化趋势下，TensorFlow.js 成为了推动这一变革的核心工具。它允许开发者直接在浏览器或Node.js环境中训练和部署机器学习模型，无需依赖Python环境，极大降低了入门门槛并拓展了应用场景。

什么是TensorFlow.js？

TensorFlow.js 是 Google 推出的开源 JavaScript 库，基于 WebGL 加速张量运算，支持深度学习模型的训练与推理。它兼容 TensorFlow 的许多功能，并能将已有的 Python 模型（如 Keras 模型）转换为可在浏览器中运行的格式。

主要特点包括：

支持模型训练和推断
可在浏览器、Node.js 和移动设备上运行
支持预训练模型加载（如图像分类、姿态识别等）
提供自动微分和优化器，便于从零构建神经网络

如何使用TensorFlow.js进行图像分类？

一个常见的应用场景是实时图像分类。你可以使用预训练的 MobileNet 模型快速实现图片识别功能。

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示例代码如下：

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
<p>async function loadAndPredict() {
// 加载预训练模型
const model = await tf.loadLayersModel('<a href="https://www.php.cn/link/2d226ae8b7799415116096af48f96579">https://www.php.cn/link/2d226ae8b7799415116096af48f96579</a>');</p><p>// 假设页面中有一个 <img id="image">
const image = document.getElementById('image');
const tensorImg = tf.browser.fromPixels(image)
.resizeNearestNeighbor([224, 224])
.toFloat()
.expandDims();</p><p>// 预测
const prediction = await model.predict(tensorImg).data();
console.log(prediction); // 输出各类别的概率
}</p>

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这个例子展示了如何加载模型、处理图像输入并获取预测结果，整个过程都在浏览器中完成，无需后端参与。

在浏览器中训练简单模型

你也可以用 TensorFlow.js 从头开始训练一个线性回归模型，比如预测房价与面积的关系。

韩顺平PHP入门到精通全套笔记

韩顺平，毕业于清华大学，国内著名的软件培训高级讲师，先后在新浪、点击科技、用友就职。主持或参与《新浪邮件系统》、《橙红sns(社会化网络)网站》、《点击科技协同软件群组服务器端(Linux/solaris平台)》、《国家总参语音监控系统》、《英语学习机系统》、《用友erp(u8产品)系统》等项目。实战经验丰富，授课耐心细致，通俗易懂，勇于实践，勤于创新，授课风格贴近生活，授课语言生动风趣，多年

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步骤说明：

准备数据：将输入和输出整理为张量
定义模型结构：使用 tf.sequential 创建单层网络
配置优化器和损失函数
调用 fit 方法训练模型

代码片段：

const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({ units: 1, inputShape: [1] }));
<p>model.compile({ optimizer: 'sgd', loss: 'meanSquaredError' });</p><p>const xs = tf.tensor2d([100, 200, 300, 400], [4, 1]);
const ys = tf.tensor2d([200, 400, 600, 800], [4, 1]);</p><p>await model.fit(xs, ys, { epochs: 100 });</p>

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训练完成后，可用 model.predict() 对新数据进行预测。