Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático, así como redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node.
La función .io.http() se usa para generar un subconjunto IOHandler que transmite artefactos del modelo al servidor HTTP. Además, una solicitud HTTP del tipo MIME de datos de formulario o de varias partes se transmitirá a la URL de la ruta . Donde, los datos del formulario contienen artefactos que describen la topología del modelo y/o los pesos del modelo.
Sintaxis:
tf.io.http(path, loadOptions?)
Parámetros:
- ruta: la ruta URL indicada al modelo. Además, podría ser una ruta HTTP completa, es decir, ‘http://localhost:8000/model-upload’ o una ruta comparable, es decir, ‘./model-upload’. Es de tipo string.
- loadOptions: la configuración indicada para fines de carga. Es opcional y es de tipo LoadOptions . Comprende los siguientes campos:
- weightPathPrefix: el prefijo opcional indicado de ruta para los archivos de peso. Además, el valor predeterminado de this se evalúa desde el parámetro de ruta.
- fetchFunc: la función de obtención personalizada opcional indicada .
- onProgress: la función de devolución de llamada de progreso opcional indicada, se libera a intervalos regulares antes de que se complete la carga.
Valor devuelto: Devuelve IOHandler .
Ejemplo 1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Calling io.http() method const result = tf.io.http('https://js.tensorflow.org/api/latest/#io.http'); // Printing output console.log(result);
Producción:
{ "DEFAULT_METHOD": "POST", "path": "https://js.tensorflow.org/api/latest/#io.http", "requestInit": {} }
Ejemplo 2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Creating model const model = tf.sequential(); // Adding layer to the model model.add( tf.layers.dense({units: 2, inputShape: [10]})); // Calling io.http() method within // save() method const result = await model.save(tf.io.http( 'https://js.tensorflow.org/api/latest/#io.http')); // Printing output console.log(result);
Producción:
{ "modelArtifactsInfo": { "dateSaved": "2021-08-26T08:43:49.648Z", "modelTopologyType": "JSON", "modelTopologyBytes": 611, "weightSpecsBytes": 124, "weightDataBytes": 88 }, "responses": [ {} ] }
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#io.http
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por nidhi1352singh y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA