在 Node 中使用 AutoML 模型进行图像分类

问题描述

我正在尝试在节点中为 Tenserflow.js 使用 AutoML 边缘模型导出集，并根据文件系统上的图像进行预测。 Google 仅提供了一个使用 html-images 的与浏览器相关的方法的示例：https://cloud.google.com/vision/automl/docs/tensorflow-js-tutorial。

因此，由于使用 tfjs-automl，您可以像这样加载模型：tf.automl.loadImageClassification('file://./model.json');。 当您出于某种原因在节点中尝试此操作时，这是不可能的，因为您收到以下错误： TypeError: Only HTTP(S) protocols are supported。所以这个用例有 tfjs-node，它确实让你用 tf.loadLayersModel('file://./model.json'); 做同样的事情。但后来我得到了 Error: layer: Improper config format:。 所以我尝试了tf.loadGraphModel('file://./model.json');，它有效，但你不能使用model.classify(image)。您必须使用 model.predict(image)。所以经过大量尝试后，我得到了以下代码：

const model = await tf.loadLayersModel('file://./model.json');
let data = fs.readFileSync('image.jpg');
let tfimage = tf.node.decodeImage(data,3);
tfimage = tfimage.resizeBilinear([224,224]);
tfimage = tfimage.reshape([1,224,3]);
let result = model.predict(tfimage);
console.log(result);

这给了我以下输出：

Tensor {
  kept: false,isdisposedInternal: false,shape: [ 2 ],dtype: 'float32',size: 2,strides: [],dataId: {},id: 285,rankType: '1',scopeId: 290
}

我不知道我应该怎么做，因为我只对我的图像在我的两个班级之一中出现的概率感兴趣。 这个用例没有任何示例，这让我大吃一惊。每个示例都使用这种浏览器/html 方法，而没有实际使用节点。

提前感谢您的帮助！

解决方法

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