问题标签 [tfjs-node]

简而言之问题

在 Python 版本的Tensorflow中有一个tf.random.categorical()方法，可以从分类分布中抽取样本。但我在TensorFlow.js API中找不到类似的方法。那么，在 TensorFlow.js 中从分类分布中抽取样本的正确方法是什么？

详细问题

在使用 RNN 生成文本教程中，函数中使用tf.random.categorical()方法generate_text()来决定应该在 RNN 输入旁边传递什么字符以生成序列。

我正在试验TensorFlow.js并尝试在浏览器中生成类似莎士比亚的“随机”写作。除了使用tf.random.categorical()方法的步骤之外，本教程的所有部分似乎都可以很好地协同工作。

我想tf.random.categorical()手动编写函数的替代方案应该不会那么难，而且已经有几个 3rd-party JavaScript 库实现了这个功能，但是将它作为 TensorFlow.js API 的一部分看起来很合乎逻辑。

我刚刚开始阅读Deep Learning with JavaScript。

这是预测下载持续时间一章中的代码示例。

在我从本章开始之前，我想了解一些事情。

1. 该层的核心是一个线性函数y = kernel * x + bias。此函数映射输入和输出。变量kernel和bias在训练过程中被调整。我的问题是：每一对（输入/输出）是否都有自己的线性函数实例和自己的状态？换句话说，是只有一对（内核/偏差）还是 20 对？

导入“@tensorflow/tfjs-node”模块时出现错误。我的问题类似于Cannot import @tensorflow/tfjs-node in nodejs中提到的问题

TensorFlow.js 版本 - 1.7.3

平台信息：Windows 8.1 Python 2.7.12 npm 6.14.4 节点 10.20.1

脚本很简单，如下所示：

尽管该文件已经存在于路径 C:\Program Files\nodejs\tf\node_modules@tensorflow\tfjs-node\lib\napi-v5\tf js_binding.node 中，但请参阅下图以供参考。

需要方法来解决它。谢谢。

我的应用程序一直无法连接互联网，如何从本地磁盘加载训练有素的 bodypix？nodejs 代码片段

在 README.md 我发现

modelUrl - 一个可选字符串，指定模型的自定义 url。这对于本地开发或无法访问 GCP 上托管的模型的国家/地区很有用。

你能给我一个例子吗？本地模型的网址是什么？dest 模型的内容是什么（顺便说一句：我如何下载经过训练的模型？）。非常感谢！

这是我已经问过的一个问题的更通用版本：Python 中深度 tensorflow keras 模型的输出和 tensorflowjs 转换之间的显着差异

据我所知，与在 Python 或 Node.js 中运行的相同模型相比，在浏览器中运行的 tfjs 模型的层（目前仅在 Chrome 和 Firefox 中测试）在输出值上会有小的数值差异。模型所有层的这些微小差异的累积效应会导致输出出现相当显着的差异。有关此示例，请参见此处。

这意味着在 Python 或 Node 中训练的模型在浏览器中运行时在准确性方面表现不佳。而且你的模型越深，它会变得越糟糕。

因此我的问题是，在浏览器中训练模型与 tfjs 一起使用的最佳方法是什么？有没有办法确保输出相同？或者您是否只需要接受会有小的数值差异，如果是这样，是否有任何方法可用于训练模型以使其更具弹性？

在使用 WAMP 堆栈执行以下嵌入在 html 中的代码时

const model = tf.loadLayersModel('js/model.json');

我在chrome中遇到以下错误

我在提到的位置有所有 group1-shard__of22.bin

在每次运行代码期间，ERR_EMPTY_RESPONSE 都会显示在不同的文件中。

使用加载的 tfjs

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@1.7.2/dist/tf.min.js"></script>

PS：

在执行代码时，IDM 开始下载所有 group1-shard__of22.bin 文件

I 正在加载的模型是在 python 中创建的，是一个 tf.keras 模型。已使用 tfjs 转换器转换

更新 ：

我用替换了上面的代码

并且还删除了 IDM，但它显示了另一个错误：

尝试为 Handpose tfjs 运行演示项目时，出现以下错误。

我的 package.json 文件具有以下依赖项：

注册表的问题应该在版本 0.10.3 之后得到解决，但即使是版本 2，我仍然面临这个问题。有谁知道为什么会出现这个问题？

我在 Keras 中做了一个模型并将其保存为 tfjs 模型。我成功地将它导入到我的 js 项目中。但是，由于输入形状错误，我无法在我的 JS 代码中使用该模型。凯拉斯模型：

当我在这样的 python 文件中使用它时，它可以按预期工作，例如：

但是，当我在 JS 中尝试相同的

给出这个错误：

tfjs@latest:17 Uncaught (in promise) 错误：检查时出错：预期dense_13_input 的形状为[null,4]，但得到的数组的形状为[4,1]。

我不断收到相同的错误：

1. 将 s1v...s4v 单独声明为 tf.scalars 并使用 tf.stack() 堆叠它们
2. 将 s1v...s4v 单独声明为 tf.tensor1d 并使用 tf.stack() 堆叠它们
3. 在单个 tf.tensor1d 中声明 s1...s4v

请帮我解决这个问题...

在 python 环境中运行良好的简单代码被重写为在节点 js 中运行，但我似乎无法让它工作。

节点 js 代码如下所示：

运行此代码时出现以下错误：

我想知道两件事：

1. 如何摆脱压倒一切的错误
2. 为什么我得到 TypeError: tf.constant is not a func

我在 Macintosh 10.15.5 Catalina 上运行代码

并且 tf.version 返回以下内容：

因为这会返回数据，所以我知道有些事情正在发挥作用。

我为对象检测制作了一个 tfjs 解决方案，并希望将其部署在公司代理后面的服务器上。

发生问题是因为tensorflow\tfjs-node\scripts\install.js不支持代理，因此它尝试https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow-cpu-windows-x86_64-1.15.0.zip直接从服务器获取，这是不可能的。

我已经设置了我的 npm 配置

和 console.log 是：

如您所见，由于代理，我得到了下一个错误。

我认为我可能需要更改tensorflow\tfjs-node\scripts\install.js以添加代理？

请帮忙！