在 Tensorflow.js 中编写数字分类器神经网络答案

【问题标题】：Writing a Number Classifier Neural Network in Tensorflow.js在 Tensorflow.js 中编写数字分类器神经网络
【发布时间】：2018-12-30 08:55:40
【问题描述】：

我正在寻找一些关于我刚刚开始的有趣项目的指导。我是 CS 一年级的学生，我对数学非常感兴趣，因此也被机器学习所吸引。我正在尝试编写一个程序，允许用户在 html 画布元素中绘制数字 0-9，然后获取保存的图像并通过我在 tensorflow.js 中编写的神经网络运行它并猜测他们的数字'已经绘制并且还可能绘制条形图、饼图或描述神经网络置信百分比的图表的任何其他组合。我以前见过这样做，但我不太确定它是如何实现的。我来这里的原因是我有点困惑。我使用This Tensorflow.js Link 帮助我编写神经网络，它可以预测 MNIST 数据集中的图像。我还编写了适当的 HTML、CSS 和 JS 来绘制一个配置良好的图像，然后将其保存为画布中的 .png。我不明白的是如何连接这两者并输入用户绘制的保存图像，然后输出猜测，还有一些关于百分比是多少的图表和统计数据以及其他类似的东西。浏览器。非常感谢大家！

【问题讨论】：

标签： javascript tensorflow machine-learning neural-network tensorflow.js

【解决方案1】：

TensorFlow.js 有一个将图像转换为张量的方法，所以你可以使用它。

它是tf.browser.fromPixels()，它将ImageData|HTMLImageElement|HTMLCanvasElement|HTMLVideoElement 之一作为参数并将其转换为tf.Tensor3D。

例子：

const canvas = document.querySelector('canvas');
const imageTensor = tf.browser.fromPixels(canvas);

imageTensor.print();

&lt;script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@2.0.0/dist/tf.min.js"&gt;&lt;/script&gt;&lt;canvas width="28" height="28"&gt;&lt;/canvas&gt;

【讨论】：