问题标签 [tfjs-node]

我如何将 mobilenet 模型用作分辨率高于 224x224 的图像的特征提取器？我想我需要在加载某个图层后更改它以增加输入大小？我目前的代码是这样的：

我知道我可以将图像重新采样到 224x224，但我担心重要信息会丢失。

每次我尝试导入它时都会给我一个错误，如果我有一个包含导入库的任何行的文件

或者

并尝试运行它，它总是给我同样的错误：

版本：

• 节点 v16.6.1
• @tensorflowjs/tfjs ^3.8.0
• @tensorflowjs/tfjs-node ^3.8.0

帮助 ：（

我确定我在这里将自己作为网络开发菜鸟出游，但我自己无法弄清楚。我感谢任何人可以提供的任何帮助。

我正在尝试使用这个姿势检测库运行一个基本示例。自述文件指出我可以通过常规脚本标签或包管理器包含它。我的目标是在没有构建管道的情况下构建一个非常简单的示例，因此我通过在浏览器中打开它来运行以下代码，但没有取得太大成功：

生成的错误消息如下所示：

我查看了由 CDN 提供的库代码的缩小版本，并在源代码存储库中找到了相应的位置。在我看来，媒体管道依赖项没有得到正确解决，也许是因为假设它是通过包管理器运行的？我的假设是我应该能够以我做错的方式运行它，还是图书馆的分布方式禁止它像我在那里那样通过脚本标签包含在内？

提前致谢。如果我遗漏了任何重要的细节，请告诉我。

试图让自定义 tensorFlowJS 模型在 JS 中工作但形状出错，请注意该模型已经过训练并转换为 model.json 但低于错误

错误：错误：concat4D 中的错误：张量 [1] (1,30,40,256) 的形状与沿非连接轴 1 的其余部分 (1,15,20,832) 的形状不匹配。

下面是代码：

简而言之，我正在尝试使用二进制文件实现 tfjs 模型（model.json），它给出：

concat4D 中的错误：张量 [1] (1,30,40,256) 的形状与其余 (1,15,20,832) 的形状不匹配。

我之前添加了相同的问题并像这样修复它。

现在，当我尝试重现此 SO 帖子建议的步骤时，我无法再解决此问题。

我的配置是：

当我按照之前的 SO 步骤运行以下命令时：

npm 重建 @tensorflow/tfjs-node --build-from-source

我得到：

我的错误日志的详细屏幕截图：

尽管使用 tidy() 和 dispose() 来防止内存泄漏，但我的 tfjs-node 应用程序由于内存不足而崩溃。我设法在下面的代码中重现了这个问题：

在 model() 函数中，我循环了 100 次，每次创建一个张量，然后立即对其调用 dispose()。model() 函数然后返回一个变量 x。

如果我正常调用我的 model() 函数，则在 100 次迭代中的每一次迭代中，活动张量的数量都保持在 2。这是我期望发生的。但是，当我在 optimizer.minimize() 中调用 model() 时，似乎 dispose() 调用被完全忽略了。张量的数量每次迭代都会增加。最后，大约有 200 个累积张量。

对于这个特定的示例代码，内存泄漏不是一个大问题，但对于我的实际应用程序，内存泄漏是巨大的，并导致应用程序几乎立即崩溃。关于如何解决这个问题的任何建议？

我正在尝试为 tfjs-node 的图像中的文本检测实现EAST模型。我下载了原始的冻结模型，使用它进行转换tensorflowjs_converter，然后使用以下代码加载模型：

由于某种原因，模型的执行失败，我收到以下错误：Error: Error in concat4D: Shape of tensors[1] (1,45,80,512) does not match the shape of the rest (1,46,80,2048) along the non-concatenated axis 1.

我究竟做错了什么？

我使用从 tf hub ( https://tfhub.dev/google/seefood/segmenter/mobile_food_segmenter_V1/1 )下载的模型

我的应用程序中的预测与模型页面演示中的预测不同。

我做错了什么？

这是回购 - https://github.com/ostinlviv/tfjs

我有一个非常有问题的问题。当我尝试运行这个简单的 tfjs-node 图像识别示例（https://github.com/tejas77/node-image-classification）时，它不起作用。我问了一个人：macOS BigSur, node v14.18.1它奏效了。

我的设置是：MacOS Catalina, node -v v16.13.1.

我的依赖是：

当我运行这个示例时，它会抛出：

当我尝试从源头重建时，它说：rebuilt dependencies successfully.

然后，当我再次运行节点文件时，它会引发相同的错误。

问题：

基本上我无法为节点安装最新版本的 tensorflow（npm install @tensorflow/tfjs-node）。

主要关心：

我可以使用哪些版本的 node.js、node-gyp、node-pre-gyp、visual studio code 和 python？

作为能够重现错误的以下步骤：

我用 c++ 包（2017 和 2019）安装了 Visual Studio 社区

我安装了 python 3.10.1

节点gyp配置--msvs_version=2017

npm i -g 节点-gyp

npm i -g @mapbox/node-pre-gyp

我也尝试过以下方法：

npm install --python=python2.7 npm config set python python2.7

但是，这个版本的 node-gyp 似乎不支持 python 2.7

错误：

我试过的：

我几乎可以肯定这一定是版本的问题，我尝试了不同的组合。

我尝试使用 Visual Studio 代码 2015、2017 和 2019。（尝试 node-gyp 配置 --msvs_version=2019 时，2019 给我一个错误）。同样使用 node-gyp 的最新版本和 3.8.0，因为在某些帖子中我读到它对某人有用，我也尝试使用过时的 node-pre-gyp 版本以及@mapbox/node-pre 的最新版本-吉普。所有这些都在节点 16.13.1 中。

在其他版本的节点中，我还尝试使用 python 2.7 使用 2015 年的 Visual Studio，因为在某些帖子中它似乎是一个可能的解决方案。

目前我什至不知道我尝试了多少其他东西，因为我已经尝试了两个星期。最后，我决定发这个帖子寻求帮助。

系统信息：