Javascript TensorFlowJs&；使用tf.loadLayersModel的Google存储| CORS错误

我使用TensorFlow创建了一个基本模型，并使用以下工具将模型转换为TensorFlowJs:

tfjs.converters.save_keras_model（model'./jfk_ewr'）

并将转换后的模型保存在google存储桶中

当从以下链接加载带有“示例1”（“从HTTP服务器加载模型”）的模型时：我得到一个CORS错误

model = await tf.loadLayersModel('https://console.cloud.google.com/storage/browser/jfk/ewr/model.json');

错误：

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CORS策略已阻止从源“null”在“”处获取的访问：请求的资源上不存在“访问控制允许源”标头。如果不透明响应满足您的需要，请将请求的模式设置为“无cors”，以在禁用cors的情况下获取资源。

浏览器强制执行同一来源策略，其中阻止对来自不同来源的资源的请求。在您的情况下，当尝试从未知来源获取存储在Google云存储中的模型时，将强制执行同源策略

因此，您可以正确配置CORS，也可以简单地将其禁用。在这种特定情况下，您可以配置Google云存储桶，以允许包含TensorFlow模型的存储桶与发出所述请求的HTTP服务器之间的资源请求

为了便于说明，假设我们想从服务器获取TensorFlow模型。在Google云存储文档中介绍了如何配置CORS[1]之后，我们首先创建一个.json文件，该文件包含所有必要的配置信息，这些信息与允许哪个来源执行CORS请求有关。在上面的示例中，它看起来像这样：

[
    {
      "origin": ["http://www.example.com"],
      "responseHeader": ["Content-Type"],
      "method": ["GET", "HEAD", "DELETE"],
      "maxAgeSeconds": 3600
    }
]

在安装了云SDK的情况下，从命令行运行gsutil cors set cors.json gs://example bucket[2]将在您的bucket和服务器之间配置cors

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浏览器强制执行同一来源策略，其中阻止对来自不同来源的资源的请求。在您的情况下，当尝试从未知来源获取存储在Google云存储中的模型时，将强制执行同源策略

因此，您可以正确配置CORS，也可以简单地将其禁用。在这种特定情况下，您可以配置Google云存储桶，以允许包含TensorFlow模型的存储桶与发出所述请求的HTTP服务器之间的资源请求

为了便于说明，假设我们想从服务器获取TensorFlow模型。在Google云存储文档中介绍了如何配置CORS[1]之后，我们首先创建一个.json文件，该文件包含所有必要的配置信息，这些信息与允许哪个来源执行CORS请求有关。在上面的示例中，它看起来像这样：

[
    {
      "origin": ["http://www.example.com"],
      "responseHeader": ["Content-Type"],
      "method": ["GET", "HEAD", "DELETE"],
      "maxAgeSeconds": 3600
    }
]

在安装了云SDK的情况下，从命令行运行gsutil cors set cors.json gs://example bucket[2]将在您的bucket和服务器之间配置cors

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太棒了！！！！对于那些使用Google Cloud Shell的用户，我为最简单的CORS设置添加了链接[3]！！！！对于那些使用Google Cloud Shell的用户，我添加了链接[3]，以实现最简单的CORS设置