tensorflow.js minst

你可以使用 TensorFlow.js 来训练和使用 MNIST（手写数字识别）模型。以下是一个基本的示例代码，用于加载已训练好的 MNIST 模型并对图像进行预测：

// 加载模型
async function loadModel() {
  const model = await tf.loadLayersModel('model/model.json');
  return model;
}

// 预测图像
async function predictImage(imageData) {
  const model = await loadModel();

  // 将图像数据转换为张量
  const img = tf.browser.fromPixels(imageData, 1);
  const imgResized = tf.image.resizeBilinear(img, [28, 28]);
  const imgNormalized = imgResized.div(255.0).reshape([1, 28, 28, 1]);

  // 进行预测
  const output = model.predict(imgNormalized);
  const predictions = Array.from(output.dataSync());

  return predictions;
}

// 获取图像数据并进行预测
const canvas = document.getElementById('canvas');
const context = canvas.getContext('2d');
const imageData = context.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);

predictImage(imageData).then((predictions) => {
  console.log(predictions);
});

在上述代码中，我们首先加载已训练好的模型 `model/model.json`。然后，我们将图像数据转换为 TensorFlow 张量，并对其进行预处理，使其与训练数据的格式相匹配。最后，我们使用模型对图像进行预测，并打印预测结果。

请注意，这只是一个基本示例，你可能需要根据自己的需求进行更多的调整和优化。同时，确保你已经训练好了 MNIST 模型，并将其保存为 TensorFlow.js 可以加载的格式。