Javascript 如何使用tensorflow.js在angular中正确上传预训练模型？

我正试图将一个经过预训练的Keras模型上传到我现有的tensorflow.js模型中，然后通过以正确的格式传递一个张量来做一个简单的预测。 我正在从项目中的本地驱动器（在资产文件夹中）加载模型

我在html代码中实现了一个按钮，它应该启动代码并在控制台中打印出预测。但我得到了以下错误：

• 获取API无法加载file:///C:/Users/..path 转到文件夹../assets/tfjs_model/model.json。对于CORS请求，URL方案必须为“http”或“https”

• 错误：未捕获（承诺中）：TypeError:无法获取 TypeError:获取失败

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假设您在浏览器中运行此应用程序，则无法访问本地文件资源。您需要将

model.json

文件放入Angular项目中的一个文件夹（例如“资产”），然后从那里通过

http（s）

协议加载模型

例如：

async loadModel() {
  this.model = await tf.loadModel('/assets/tfjs_model/model.json');
}

需要注意的几点：

与model.save（）类似，LoadLayerModel函数采用类似URL的字符串参数，该参数以方案开头。这描述了我们试图从中加载模型的目标类型

方案（方案：http://或https://）后面跟着一个路径

类似url的字符串可以替换为与IOHandler接口匹配的对象

loadLayersModel（）函数是异步的

tf.loadLayersModel的返回值为tf.Model

的可能重复项

async loadModel() {
  this.model = await tf.loadModel('/assets/tfjs_model/model.json');
}