当我们在浏览器中进行模型训练的时候，可能需要下载模型文件到本地，或者将模型文件保存的localstorage中，下次再用，这个代码怎么写，还有就是怎么加载用python训练好的模型，通过url的方式
网友回复
模型文件很大的，不建议放到localstoage中。
在TensorFlow.js中加载自己训练好的模型，可以通过以下步骤实现。假设你已经在Python中使用TensorFlow或Keras训练好了模型，并将其保存为JSON和权重文件。
1. 保存模型（在Python中）首先，需要将训练好的模型保存为TensorFlow.js支持的格式。假设你使用的是Keras模型：
import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import save_model # 训练好的模型 model = ... # your trained model # 保存为TensorFlow.js格式 tfjs_target_dir = 'path/to/save/tfjs_model' tfjs.converters.save_keras_model(model, tfjs_target_dir)
这将会在指定的目录下生成一组文件，包括model.json和权重文件（.bin）。
2. 加载模型（在JavaScript中）接下来，在你的网页中使用TensorFlow.js加载并使用这个模型。确保你已经包含了TensorFlow.js的库：
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
然后，使用以下JavaScript代码加载模型：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Load TensorFlow.js Model</title>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
</head>
<body>
<script>
// 加载模型
async function loadModel() {
const model = await tf.loadLayersModel('path/to/sav...点击查看剩余70%
by 不良时
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