TensorFlowJs 和谷歌存储 | tf.loadLayersModel 出现 CORS 错误答案

【问题标题】：TensorFlowJs & Google Storage | CORS Error with tf.loadLayersModelTensorFlowJs 和谷歌存储 | tf.loadLayersModel 出现 CORS 错误
【发布时间】：2019-11-28 18:53:48
【问题描述】：

我使用 TensorFlow 创建了一个基本模型，并将模型转换为 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。

从以下链接使用“示例 1”（“从 HTTP 服务器加载模型”）加载模型时：https://js.tensorflow.org/api/latest/#loadLayersModel 我收到 CORS 错误。

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

错误： CORS 策略已阻止从源“null”获取“https://console.cloud.google.com/storage/browser/jfk/ewr/model.json”的访问权限：请求的资源上不存在“Access-Control-Allow-Origin”标头。如果不透明的响应满足您的需求，请将请求的模式设置为“no-cors”以获取禁用 CORS 的资源。

【问题讨论】：

标签： javascript google-cloud-storage tensorflow.js

【解决方案1】：

浏览器执行同源策略，阻止对来自不同来源的资源的请求。在您的情况下，当您尝试从未知来源获取存储在 Google Cloud Storage 中的模型时，会执行同源策略。

因此，您既可以正确配置 CORS，也可以直接将其禁用。在这种特定情况下，您可以配置 Google Cloud Storage 存储桶以允许在包含您的 TensorFlow 模型的存储桶和发出所述请求的 HTTP 服务器之间进行资源请求。

出于说明目的，假设我们想从 http://www.example.com 服务器获取 TensorFlow 模型。按照关于配置 CORS [1] 的 Google Cloud Storage 文档，我们首先将创建一个 .json 文件，其中包含有关允许哪些源执行 CORS 请求的所有必要配置信息。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 Cloud SDK [2] 的命令行中运行 gsutil cors set cors.json gs://example-bucket 将在您的存储桶和服务器之间配置 CORS。

【讨论】：

优秀！！！对于使用 Google Cloud Shell 的用户，我为最简单的 CORS 设置添加了链接 [3]