tensorflow.js服务器端代码

以下是一个使用 TensorFlow.js 的 Node.js 服务器端代码示例：

const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');

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

// 对输入进行预处理
function preprocessInput(input) {
  // 进行预处理操作
  return preprocessedInput;
}

// 对输出进行后处理
function postprocessOutput(output) {
  // 进行后处理操作
  return postprocessedOutput;
}

// 处理请求
async function handleRequest(req, res) {
  const model = await loadModel();
  const input = preprocessInput(req.body.input);
  const output = model.predict(input);
  const postprocessedOutput = postprocessOutput(output);
  res.json({ output: postprocessedOutput });
}

// 启动服务器
const express = require('express');
const app = express();
app.use(express.json());
app.post('/predict', handleRequest);
app.listen(3000, () => console.log('Server running on port 3000'));

此代码将加载一个 TensorFlow.js 模型，对请求的输入进行预处理，将其传递给模型进行预测，然后对模型输出进行后处理，并将结果作为 JSON 响应发送回客户端。您需要将 `loadModel`、`preprocessInput` 和 `postprocessOutput` 函数实现为适合您的模型和数据的方法。