Función Tensorflow.js tf.io.http()

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:
    1. 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.
    2. fetchFunc: la función de obtención personalizada opcional indicada .
    3. 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

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