介绍
机器学习在现代计算机技术中发挥着重要作用，涵盖了许多领域，如自然语言处理、计算机视觉和音频处理等。部署机器学习模型是在实际应用中使得机器学习变得重要的一部分。Express.js 是一个使用 Node.js 构建的 Web 应用框架。使用 Express.js 可以快速搭建 API，而 TensorFlow.js 是一个用于构建和部署机器学习模型的 JavaScript 库。在本教程中，我们将使用 Express.js 和 TensorFlow.js 构建一个机器学习模型，并将其部署在 Web 应用中。
环境设置
在开始本教程之前，请确保您已经安装了以下的环境：
- Node.js 环境可以通过 Node.js 官网 下载。
- 安装 Tensorflow.js，可以使用以下命令在终端中进行安装：
npm install @tensorflow/tfjs-node
- 安装 Express.js，可以使用以下命令在终端中进行安装：
npm install express
创建 Express.js 应用
创建一个新的目录，并在其中安装 Express.js 和 Tensorflow.js。在终端中输入以下命令：
mkdir express-tfjs cd express-tfjs npm init -y npm install express @tensorflow/tfjs-node
现在，我们来创建一个新的 app.js 文件。将以下代码添加到文件中：
// javascriptcn.com 代码示例
const express = require('express');
const app = express();
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');
app.get('/', (req, res) => {
const x = tf.tensor2d([[1], [2], [3], [4]]);
const y = tf.tensor2d([[1], [3], [5], [7]]);
const m = tf.variable(tf.scalar(Math.random()));
const b = tf.variable(tf.scalar(Math.random()));
const output = x.mul(m).add(b);
const loss = tf.losses.meanSquaredError(y, output);
const optimizer = tf.train.sgd(0.1);
optimizer.minimize(() => loss);
res.send(`Hello, TensorFlow.js ${output.get(3, 0)}\n`);
});
app.listen(3000, () => {
console.log('Listening on port 3000');
});该代码将创建一个简单的 Express.js 应用程序，并使用 TensorFlow.js 构建一个线性回归模型。在这个例子中，我们使用 tf.tensor2d 创建两个张量 x 和 y，然后使用 tf.sg() 创建一个随机的变量 m 和 b。在这个例子中，我们将 m 和 b 定义为已知值，因此我们可以使用 tf.scalar 创建张量。接下来，我们使用 x,m 和 b 计算输出，并使用输出和 y 计算代价函数，并使用 tf.train.sgd 创建一个随机梯度下降优化器。最后，我们通过访问 output.get(3,0)（即 x=4 时的预测值）来检测模型是否可以正常工作。
现在，请在终端中输入以下命令来启动应用程序：
node app.js
在浏览器中访问 http://localhost:3000，您应该会看到以下输出：
Hello, TensorFlow.js 6.7829986572265625
更改模型
我们来更改一下模型。在我们的初始模型中，我们只是创建了一个简单的线性回归模型，并训练了几次。这里，我们将使用另一种方法，称为神经网络。我们将使用 Tensorflow.js 中的 Kelvin 的 API 来创建一个神经网络。将以下代码添加到 app.js 文件的末尾：
// javascriptcn.com 代码示例
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({inputShape: [1], units: 1}));
model.compile({loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd'});
model.summary();
app.get('/train', (req, res) => {
const x = tf.tensor2d([[1], [2], [3], [4]]);
const y = tf.tensor2d([[1], [3], [5], [7]]);
model.fit(x, y, {epochs: 10})
.then(() => {
const predict = model.predict(tf.tensor2d([[5]]));
res.send(`Predicted value: ${predict.dataSync()}`);
});
});该代码将创建一个新的神经网络模型，并添加一个简单的输入层和一个输出层。其中：
tf.sequential()创建一个序列模型。tf.layers.dense()创建一个全连接层，将一个输入张量连接到一个输出张量，通过inputShape参数指定每个输入张量的形状，通过units参数指定输出张量的维度。model.compile()将模型编译为可训练的模型，并指定代价函数和优化器。model.summary()输出模型的信息。
现在，在浏览器中访问 http://localhost:3000/train，您应该会看到以下输出：
Predicted value: 9.464655876159668
总结
在本教程中，我们学习了如何使用 Express.js 和 TensorFlow.js 构建一个机器学习模型，并将其部署在 Web 应用中。我们了解了如何在 Express.js 应用程序中创建一个基本的线性回归模型，如何使用神经网络创建一个更为复杂的机器学习模型，并如何使用 TensorFlow.js API 进行训练。虽然本教程很基础，但它提供了一个很好的入门点，可以作为进一步学习的起点。您可以通过 Github 上的开源代码来了解更多详情。
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