通过cdn引入script标签
$ npm i @tensorflow/tfjs
$ npm install -g parcel-bundler
$ parcel 01-setup/index2.html
# or
$ parcel 01-setup/*html
@tensorflow/tfjs => @tensorflow/tfjs-node
$ npm i node-gyp
$ npm i @tensorflow/tfjs-node
$ node 01-setup/node.js
$ npm i @tensorflow/tfjs-vis -S
$ npm i http-server -g
# data作为根目录，cors允许跨域
$ hs data --cors
【 api 】
https://js.tensorflow.org/api_vis/latest/#render.scatterplot
【 study 】
https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/
【 playground 】
http://playground.tensorflow.org/
【 卷积神经网络 】
https://setosa.io/ev/image-kernels/
http://cs231n.github.io/convolutional-networks/
【 speech model 】
https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/speech-commands
【 converter 】
https://github.com/tensorflow/tfjs/tree/master/tfjs-converter
Python版模型：Tensorflow Saved Model / Keras HDF5 Model
JavaScript版模型：tfjs_layers_model / tfjs_graph_model
【1】安装 Tensorflow.js Converter 先 Conda mini 创建 python 虚拟环境
$ conda create -n tfjs python=3.6.8
$ conda active tfjs
$ conda deactive
$ pip install tensorflowjs
【2】Python模型 => JavaScript模型 执行转换 /data/mobilenet/keras.h5 从 HDF5 格式 为 tfjs_layers_model / tfjs_graph_model
$ tensorflowjs_converter --input_format=keras --output_format=tfjs_layers_model data/mobilenet/keras.h5 data/mobilenet/web_model2
【3】JavaScript模型 => Python模型 执行转换 从 tfjs_layers_model 格式转换为 HDF5 格式
$ tensorflowjs_converter --input_format=tfjs_layers_model --output_format=keras data/mobilenet/web_model2/model.json data/mobilenet/keras2.h5
【4】JavaScript模型 => JavaScript模型 : 分片/量化/加速
- 分片：单位为 byte，本例为100kb
$ tensorflowjs_converter --input_format=tfjs_layers_model --output_format=tfjs_layers_model --weight_shared_size_bytes=100000 data/mobilenet/web_model/model.json data/mobilenet/shared_model/
- 量化：压缩减少权重文件
$ tensorflowjs_converter --input_format=tfjs_layers_model --output_format=tfjs_layers_model --quantization_bytes=2 data/mobilenet/web_model/model.json data/mobilenet/quantized_model/
- 加速：输出为 graph_model，执行预测更快
$ tensorflowjs_converter --input_format=tfjs_layers_model --output_format=tfjs_graph_model --weight_shared_size_bytes=100000 data/mobilenet/web_model/model.json data/mobilenet/graph_model/