document: v2怎么使用训练出来的model进行图片分类判断？

[caoyonghao]

按照官网进行了训练，发现v2版本没有提到怎么运用model进行判断，类似v1的这个

const predict = require('/path/to/output');
const app = express();
app.post('/predict', async (req, res) => {
  const r = await predict(req.body.image);
  res.json(r);
});
app.listen(8080);

[feely]

正在重新实现预测，可以看下这个 PR：#816

[Cooper]

简单示例

const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');
const { Image } = require('@pipcook/datacook');

(async () => {
  const model = await tf.loadLayersModel(
    'file:///pipcook/example/pipelines/20210804172628/model/model.json' // 模型本地位置
  );
  model.summary(); // 查看模型概要信息

  const img = (
    await Image.read(
      '/pipcook/example/pipelines/20210804172628/data/test/0a3e8b60-1cb9-11ea-a3c0-69b27346a20f-screenshot.png'
    )
  )
    .resize(416, 416) // 根据概要输入来修改
    .toTensor();

  // 转成四维
  const res = model.predict(img.reshape([1, ...img.shape]));
  console.log(res.toString());
})();

[caoyonghao]

参考demo运行成功

[Mekhi]

简单示例

const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');
const { Image } = require('@pipcook/datacook');

(async () => {
  const model = await tf.loadLayersModel(
    'file:///pipcook/example/pipelines/20210804172628/model/model.json' // 模型本地位置
  );
  model.summary(); // 查看模型概要信息

  const img = (
    await Image.read(
      '/pipcook/example/pipelines/20210804172628/data/test/0a3e8b60-1cb9-11ea-a3c0-69b27346a20f-screenshot.png'
    )
  )
    .resize(416, 416) // 根据概要输入来修改
    .toTensor();

  // 转成四维
  const res = model.predict(img.reshape([1, ...img.shape]));
  console.log(res.toString());
})();

使用文本分类训练出了一个model.json。怎么运用model进行判断 ？ 使用@tensorflow/tfjs 的loadLayersModel时报错

Error: The JSON from HTTP path http://127.0.0.1:8080/textClassification/model/model.json contains neither model topology or manifest for weights.

[Cooper]

@weimingxinas 参考一下text-classification-bayes训练模型的源码，注意输入参数的处理和predict函数对预测结构的处理