TensorFlow.js 是一个基于 JavaScript 的机器学习库，它使得开发者能够在浏览器中构建和训练机器学习模型，或者将已有的 TensorFlow 模型导入到浏览器中进行推理。本文将介绍 TensorFlow.js 的基础知识、使用方法和实战案例。
什么是 TensorFlow.js？
TensorFlow.js 是由谷歌推出的深度学习框架 TensorFlow 的 JavaScript 版本。它可以在浏览器中直接运行，无需安装任何额外的软件。与传统的机器学习框架相比，TensorFlow.js 具有以下优势：
- 可视化：利用 WebGL 技术，TensorFlow.js 可以将训练过程中的数据可视化，方便开发者监控模型的训练情况。
- 跨平台：TensorFlow.js 不仅可以在浏览器中运行，还可以在 Node.js 中运行，甚至可以在移动设备上运行，满足了不同场景下的需求。
- 易用性：TensorFlow.js 提供了丰富的 API 和工具，使得开发者能够快速地构建和调试机器学习模型。
如何使用 TensorFlow.js？
TensorFlow.js 的使用分为两个阶段：模型训练和模型推理。在模型训练阶段，需要准备数据集、定义模型结构、选择损失函数和优化算法等。而在模型推理阶段，只需要加载已有的模型并输入数据即可。
模型训练
准备数据集
在进行机器学习时，我们需要一个或多个数据集来训练模型。TensorFlow.js 提供了 tf.data API 来帮助我们方便地处理数据集。下面是一个简单的示例，展示如何从 CSV 文件中加载数据集：
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-定义模型结构
定义模型结构是指确定神经网络的层数、每层的节点数以及激活函数等参数。TensorFlow.js 提供了 tf.layers API 来帮助我们定义模型结构。下面是一个简单的示例，展示如何定义一个具有两个隐藏层的全连接神经网络：
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上述代码中，tf.sequential() 表示我们要创建一个序列模型。接下来，我们使用 model.add() 方法添加三个层：一个输入层、两个隐藏层和一个输出层。其中，第一个隐藏层的输入形状为 [4]，表示输入数据的维度是 $4$，第二个隐藏层的输入形状为默认值（即前一层的输出形状），输出层的激活函数为 softmax。
选择损失函数和优化算法
损失函数用于评估模型预测结果与真实结果之间的差异程度。优化算法用于通过反向传播算法更新模型参数，使得损失函数
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