tensorflow.js基本使用截断模型、引入外部模型（七）

图标识别

import $ from 'jquery';
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
import { img2x, file2img } from './utils.js';const MODEL_PATH = 'http://127.0.0.1:8080';
const BRAND_CLASSES = ['android', 'apple', 'windows'];$(async () => {//引入外部模型const mobilenet = await tf.loadLayersModel(MODEL_PATH+'/mobilenet/web_model/model.json');//查看模型所有层mobilenet.summary();//截断模型const layer = mobilenet.getLayer('conv_pw_13_relu');const truncatedMobilenet = tf.model({inputs: mobilenet.inputs,outputs: layer.output});//引入外部模型const model = await tf.loadLayersModel(MODEL_PATH + '/mobilenet/logo-model.json');window.predict = async (file) => {//处理上传的图片格式const img = await file2img(file);document.body.appendChild(img);const pred = tf.tidy(() => {const x = img2x(img);//把数据传入第一个引入的模型，处理完给第二个模型const input = truncatedMobilenet.predict(x);//第二个模型预测return model.predict(input);});const index = pred.argMax(1).dataSync()[0];setTimeout(() => {alert(`预测结果：${BRAND_CLASSES[index]}`);}, 0);};
});

html部分

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>Document</title>
</head>
<body><div>图标识别</div><input type="file" onchange="predict(this.files[0])"><button onclick="download()">保存模型</button>
</body>
<script src="./t6.js"></script>
</html>

utils.js

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';//转换图片格式tensor↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
export function img2x(imgEl) {return tf.tidy(() => {const input = tf.browser.fromPixels(imgEl).toFloat().sub(255 / 2).div(255 / 2).reshape([1, 224, 224, 3]);return input;});
}export function file2img(f) {return new Promise(resolve => {const reader = new FileReader();reader.readAsDataURL(f);reader.onload = (e) => {const img = document.createElement('img');img.src = e.target.result;img.width = 224;img.height = 224;img.onload = () => resolve(img);};});
}
//转换图片格式tensor↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑

执行结果

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