Javascript 无法通过在tensorflow.js中加载预先训练的模型（loadLayersModel）进行预测

我已培训并生成了中所述的文件

但当我预测时，它不起作用

尝试张量流
model.json

重量箱

试试看
函数myFunction（）{
const uploadJSONInput=document.getElementById（'upload-json'）；
const uploadWeightsInput=document.getElementById（'upload-weights'）；
console.log（'start'）；
tf张量([
[1, 2],
[3, 4]
]).print（）；//在此之前没有问题
const model=tf.loadLayersModel（tf.io.browserFiles(
[uploadJSONInput.files[0]，uploadWeightsInput.files[0]]
)).然后（（）=>{
log（'will print now'）；
模型预测（tf.tensor2d（[5]，[1,1]）.print（）；
});
log（model.predict（tf.tensor2d（[5]，[1,1]））.print（））；
}

这里的问题是

模型

变量在

的作用域中是未知的。然后（（）=>…）

函数。您需要返回模型来访问它，或者使用wait/async语法

请参阅以下使用wait/async语法加载模型并预测值的工作代码示例：

异步函数loadModel（）{ const uploadJSONInput=document.getElementById（'upload-json'）； const uploadWeightsInput=document.getElementById（'upload-weights'）； const model=wait tf.loadLayersModel（tf.io.browserFiles( [uploadJSONInput.files[0]，uploadWeightsInput.files[0]] )); 模型预测（tf.tensor2d（[5]，[1,1]）.print（）； } document.querySelector（“#myBtn”）.addEventListener（'click'，loadModel）

尝试张量流
model.json

重量箱

试试看

您好，谢谢。这绝对是一个提示。但为什么模型总是预测[[7.8631339]，]的价值？我这里的意思是，它应该尝试预测接近的值，以适合模型y=2x-1（根据x和y数据）。现在2*5-1应该接近9，绝对不是7。8@ShariqAzim这是一个完全不同的问题；）我建议打开另一个关于该问题的问题，并将其标记为机器学习，因为这不是关于实现，而是关于模型。您还应该说明期望的值以及如何训练模型。希望对您有所帮助：）