Tensorflow.js tf.io.copyModel() 函数介绍

Tensorflow.js 是由 Google 推出的 JavaScript 版本的深度学习框架，支持在浏览器和 Node.js 等环境中进行训练和推理。其中，tf.io.copyModel() 函数是 Tensorflow.js 中一个常用的模型加载函数，它可以从远程或本地加载模型，并将其复制到内存中，以供后续使用。

函数语法

tf.io.copyModel(pathOrIOHandler: string | tf.io.IOHandler, loadOptions: tf.io.LoadOptions): Promise<tf.io.ModelArtifacts>

参数说明

• pathOrIOHandler: string 或 tf.io.IOHandler 类型，表示模型的路径或 IOHandler 对象，可以是 HTTP URL 或本地文件路径，也可以是自定义的 io.IOHandler 对象。
• loadOptions: tf.io.LoadOptions 类型，表示加载模型时的选项，例如是否需要转换模型格式，是否需要压缩模型等。
• 返回值: Promise<tf.io.ModelArtifacts> 类型，表示加载成功后的模型对象。

使用示例

// 从 HTTP URL 加载模型，并将其复制到内存中
const modelUrl = 'https://tfhub.dev/google/tfjs-model/imagenet/mobilenet_v2_035_128/1/default/1';
const model = await tf.io.copyModel(modelUrl);

// 从本地文件加载模型，并将其复制到内存中
const modelPath = 'file://./my_model/model.json';
const model = await tf.io.copyModel(modelPath);

// 自定义 IOHandler 对象，从 Firebase Storage 中加载模型，并将其复制到内存中
const modelStorageRef = firebase.storage().ref('models/my_model/model.json');
const customIOHandler = {
  async load() {
    const modelData = await modelStorageRef.getDownloadURL();
    return fetch(modelData).then(response => response.arrayBuffer());
  }
};
const model = await tf.io.copyModel(customIOHandler);

注意事项

• 在使用 tf.io.copyModel() 函数加载模型时，由于网络或 IO 操作的延迟，可能会出现较长的等待时间，应该对网络或 IO 异常进行适当的处理。
• 当使用自定义的 IOHandler 对象加载模型时，需要保证模型文件的格式和路径正确，否则将无法正常加载模型。

以上就是 Tensorflow.js tf.io.copyModel() 函数的介绍和使用示例，希望能对开发者们有所帮助。