本文介绍了如何将TensorFlow模型保存并部署到HTML/JS环境中。内容包括模型的文件格式，保存与部署流程，模型之间的转换关系，以及具体在HTML/JS上的部署步骤，如安装tensorflow.js库，将saved_model转换为tensorflow.js格式，生成.bin和.json文件，并通过服务器提供给前端JS代码加载。
模型文件的格式
模型保存与部署流程
模型之间的转换关系
模型部署
html/js上的部署流程
python model-->tenserflow.js-->js/html
1）首先需要安装tensorflow.js这个库
2）saved_model->tensorflow.js,使用如下命令就行
就会生成如下两个文件：
模型文件(.bin)和关于模型的具体信息(json)
3）搭建一个服务器，可访问上面两个文件；
4）再搭建一个服务器，访问html/js业面，js代码载入model文件的方式如下：
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
