TensorFlow.js 具体代码怎么实现

TensorFlow.js 是一个开源 JavaScript 库，用于在浏览器和Node.js环境中运行机器学习模型。以下是使用 TensorFlow.js 实现一个简单神经网络分类器的基本步骤：

// 引入TensorFlow.js
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

// 创建一个简单的神经网络模型
async function createModel() {
  const model = tf.sequential();
  
  // 添加一层输入层，指定特征的数量
  model.add(tf.layers.dense({
    inputShape: [inputSize], // 替换为实际的输入特征维度
    units: hiddenUnits,
    activation: 'relu', // 激活函数
  }));

  // 添加隐藏层
  model.add(tf.layers.dense({
    units: hiddenUnits,
    activation: 'relu',
  }));

  // 添加最后一层输出层，假设我们有两分类任务
  model.add(tf.layers.dense({
    units: numClasses,
    activation: 'softmax', // 输出层一般用softmax激活
  }));

  // 编译模型，指定损失函数、优化器和评价指标
  model.compile({
    loss: 'categoricalCrossentropy', // 或者其他的损失函数，如meanSquaredError
    optimizer: 'adam', // 优化器
    metrics: ['accuracy'], // 监测准确率
  });

  return model;
}

// 加载或训练模型（这里假设已经准备好了数据）
let model;
try {
  await model.loadLayersFromJSON(jsonString); // 如果有预训练模型
} catch {
  model = await createModel(); // 否则创建新的模型并训练
}

// 使用模型进行预测
async function predict(inputData) {
  const tensor = tf.tensor(inputData);
  const prediction = model.predict(tensor).dataSync();
  return { classIndex: Array.argmax(prediction), probability: prediction };
}

// 运行示例
predict([exampleInput]).then((result) => console.log(result));

注意，这只是一个基础示例，实际使用时你需要替换`inputSize`、`hiddenUnits`、`numClasses`以及训练数据，还要根据需求调整模型结构和其他配置。