介绍
Keras-js 是一个基于 WebGL 的深度学习库，可以在浏览器中运行。它提供了一个轻量级的接口，可以使用 Keras 模型和权重，以及 TensorFlow.js 中的层和损失函数进行预测。
本文将介绍如何安装和使用 Keras-js。
安装
使用 npm 安装 Keras-js：
npm install keras-js
使用
加载模型和权重
首先，我们需要加载 Keras 模型和对应的权重。假设我们有以下文件：
model.json- Keras 模型的结构weights.bin- Keras 模型的权重
可以使用以下代码加载模型和权重：
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---其中，filepaths 对象包含模型和权重的路径。如果模型和权重不在同一个目录下，需要使用绝对路径。
gpu 参数表明该模型是否在 GPU 上运行。如果没有指定该参数，默认情况下，模型将在 CPU 上运行。
预处理输入数据
在进行预测之前，我们需要将输入数据转换为模型所需的格式。通常情况下，我们需要对输入数据进行归一化、缩放等处理。
以下是一个预处理输入数据的示例代码：
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进行预测
预处理输入数据后，我们可以使用以下代码进行预测：
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---其中，inputs 对象包含模型的输入数据。在本例中，我们只有一个输入层，所以将输入数据存储在 input_1 属性中。
predict 方法返回模型的输出数据。在本例中，我们假设模型的输出是一个大小为 10 的一维数组。
后处理输出数据
最后，我们需要将模型的输出数据转换为人类可读的形式。通常情况下，我们需要反向归一化、反向缩放等操作。
以下是一个后处理输出数据的示例代码：
const outputData = new Float32Array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]); // 反向归一化 const mean = 0.5; const std = 0.5; const denormalizedData = outputData.map((x) => x * std + mean); console.log(denormalizedData);
总结
本文介绍了如何安装和使用 Keras-js 进行深度学习预测。我们讨论了加载模型和权重、预处理输入数据、进行预测以及后处理输出数据等方面的内容，并提供了示例代码。Keras-js 拥有良好的跨平台性能，在浏览器中运行非常方便，对于前端开发人员来说具有很大的指导
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