tensorflow.js 如果存在加载保存的模型，或者如果不存在，则在每个 epochEnd 回调中创建并保存模型的检查点
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【中文标题】tensorflow.js 如果存在加载保存的模型，或者如果不存在，则在每个 epochEnd 回调中创建并保存模型的检查点【英文标题】：tensorflow.js if exist load saved model or if not exists create and save checkpoints of model every epochEnd callback 【发布时间】：2020-10-31 22:01:24 【问题描述】：我想从 localstorage 加载我的预定义模型，如果那里没有任何模型，则可能会创建它。在每个纪元之后，我想保存模型以供以后加载。
我搜索了很多示例来保存和加载模型。有一些示例（如 API 文档），但我找不到如何检查本地存储中是否有任何适用的模型，如果没有，请创建它。
注意：Tensorflow 解决方案不适用于 tensorflow.js（或者我找不到方法）
//I need to load model from localstorage. It's not needed to use a try catch block, if there is a solution to check are there any model that can be loaded as a correct model, it can be applicable.
try
/*
try-catch block or any function to check
*/
const model = await tf.loadLayersModel('localstorage://my-model-1');
catch(err)
//Create new model if not exists (i don't know it is ok or not)
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense(units: 1, inputShape: [1]));
model.add(tf.layers.dense(units: 1));
const xs = tf.tensor([1,2,3,4,5]);
const ys = tf.tensor([3,5,7,9,11]);
async function trainModel(model, inputs, labels)
const learningRate = 0.01;
const opt=tf.train.sgd(learningRate);
model.compile( loss: 'meanSquaredError', optimizer: opt);
return await model.fit(xs, ys,
epochs: 500,
callbacks:
onEpochEnd: async(epoch, logs) =>
document.getElementById("output").innerText="Epoch:"
+ epoch
+ " Loss:"
+ logs.loss;
/*
and then save model to the localstorage for it can load at top of this script for use later load
*/
)
var training = trainModel(model, xs, ys)
training.then(function(args)
var prediction = model.predict(tf.tensor([6]));
document.getElementById("output").innerText=prediction;
prediction.print();
)<!DOCTYPE html>
<html lang="tr">
<head>
<title>tensorflow.js sofrası</title>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@2.7.0/dist/tf.min.js"></script>
</head>
<body>
<div id="output"></div>
<script src="script2.js"></script>
</body>
</html>【问题讨论】：
【参考方案1】：模型可以在每个 epoch 后保存，如下所示：
onEpochEnd: async(epoch, logs) =>
document.getElementById("output").innerText="Epoch:"
+ epoch
+ " Loss:"
+ logs.loss;
await model.save('localstorage://model-name');
如果模型已经保存，我们可以检查 localStorage 是否包含以下键之一：tensorflowjs_models/model-name/info, tensorflowjs_models/my-model-1/model_topology, ... 它将如下所示：
function createModel()
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense(units: 1, inputShape: [1]));
model.add(tf.layers.dense(units: 1));
return model
let myModel;
if (localStorage['tensorflowjs_models/model-name/model_info'])
// the model exist
myModel = await model.save('localstorage://model-name');
else
myModel = createModel()
【讨论】：
非常感谢。这正是我想要的。 你知道当浏览器最小化时有什么方法可以继续训练纪元吗？ 看来浏览器规范是这样的以上是关于tensorflow.js 如果存在加载保存的模型，或者如果不存在，则在每个 epochEnd 回调中创建并保存模型的检查点的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
将基于 TensorFlow GraphDef 的模型导入 TensorFlow.js
加载了 tensorflow.js 的图模型可以在 GPU 上使用数据而不先将其传输到 CPU 吗？