在node.js或浏览器中使用Tensorflow.js的自定义图像

Tensorflow.js cnn的例子很好，我决定使用我的自定义角色图像（像这样的本地图像。也可以作为浏览器img元素使用）进行训练。但是，我无法复制测试，因为示例代码使用预处理的数据图像

我复制了here（）的示例，并添加了必需的node js包。该示例成功运行。但我意识到我不能更改示例使用的数据，因为它加载了如下预处理数据

const BASE_URL = 'https://storage.googleapis.com/cvdf-datasets/mnist/';
const TRAIN_IMAGES_FILE = 'train-images-idx3-ubyte';
const TRAIN_LABELS_FILE = 'train-labels-idx1-ubyte';
const TEST_IMAGES_FILE = 't10k-images-idx3-ubyte';
const TEST_LABELS_FILE = 't10k-labels-idx1-ubyte';

我用MNIST（28*28）制作了相同格式的图像，所以我以为我可以更改训练和测试数据，但失败了，因为我不知道什么是

idx3 ubyte

格式。

data.js

文件的URL为

如何生成相同的

ubyte

文件？或者如何直接使用本地图像或img元素

更新 我检查了

data.js

文件的读取部分，并设法生成了相同的文件格式。它也有标题值

异步函数loadImages（文件名）{
const buffer=等待fetchOnceAndSaveToDiskWithBuffer（文件名）；
const headerBytes=图像\头文件\字节；
const recordBytes=图像高度*图像宽度；
常量headerValues=loadHeaderValues（缓冲区，headerBytes）；
assert.equal（headerValue[0]，IMAGE\u HEADER\u MAGIC\u NUM）；
assert.equal（HeaderValue[2]，图像高度）；
assert.equal（headerValue[3]，图像宽度）；
常量图像=[]；
let索引=头字节；
while（索引

“ubyte”代表“无符号字节”。它指的是一个无符号8位整数。两个图像ubyte*文件中的每一个都包含一系列无符号8位整数。每个整数都是MNIST图像中的一个像素，其值>=0和=0，以及