Tensorflow.js，未定义函数预测答案

【问题标题】：Tensorflow.js, function predict is not definedTensorflow.js，未定义函数预测
【发布时间】：2019-06-16 13:59:56
【问题描述】：

我正在开发一个 chrome 扩展，我使用我训练有素的 keras 模型，通过库 tensorflow.js 下载它。正如我从 DevTools 中看到的，模型加载正常，但我不能使用它（不能使用函数predict()）。

background.js

const start = async function() {
const model = await tf.loadLayersModel('https://raw.githubusercontent.com/myAcc/myRep/master/model.json');
return model;
}

const model = start();

chrome.extension.onRequest.addListener(function predict(data){
    console.log(data);
    console.log(model.predict(data));
    var prediction = model.predict(data);
    if (prediction[0] == 1){
        alert("Yes");
    }
    else {
        alert("No");
    }
}
                                  );

manifest.json

{
  "manifest_version": 2,
  "name": "my_project",
  "version": "0.1",

  "background": {
        "scripts": ["tf.min.js", "background.js"]
   },
   "content_security_policy": "script-src 'self' 'unsafe-eval'; object-src 'self'",

  "content_scripts": [
      {
        "matches": [
          "<all_urls>"
        ],
        "js": ["jquery-3.1.1.min.js","content.js"]
      }
   ],
   "permissions":  ["https://*/"]
}

background.js 出现错误

事件处理程序中的错误：TypeError：model.predict 不是函数

我该如何解决？

【问题讨论】：

标签： javascript json tensorflow google-chrome-extension tensorflow.js

【解决方案1】：

您的 async 函数 start 不返回模型。它返回一个解析为模型的 Promise。

您必须等到此 Promise 解决后才能使用该模型。例如，您可以通过在 Promise 上使用 .then() 并使用它被调用的参数来做到这一点。

【讨论】：

感谢您的帮助！我改变了我的代码，我也注意到我还有一个错误——没有使用 tf.tensor。现在我的函数看起来像：chrome.extension.onRequest.addListener(function predict(data){ console.log(data); model.then(model => { var prediction = model.predict(tf.tensor(data)); }); } ); where data = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] 我有一个错误： “检查时出错：预期dense_input 的形状为[null,16]，但得到的数组的形状为[16,1]。”。你能帮我告诉我如何解决这个问题吗？
我尝试像var prediction = model.predict(tf.tensor(data).reshape([null, 16])); 一样解决它，但它仍然不起作用未捕获（承诺）错误：尺寸（16）必须与形状的乘积相匹配，16
解决方案是（如果有人感兴趣的话）：var prediction = model.predict(tf.tensor(data).reshape([1, 16]));