摘要
本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于javascript实现通用模型的部署。本文主要实现用javascript接口调用tensorflow模型进行推理。实现了tensorflow在浏览器前端计算方案，将计算任务分配在终端，可以有效地降低服务端负荷，并提供相关示例源代码。相关源码见链接
引言
本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于javascript实现通用模型的部署。本文主要实现用javascript接口调用tensorflow模型进行推理。实现了tensorflow在浏览器前端计算方案，将计算任务分配在终端，可以有效地降低服务端负荷，而且javascript免安装，同时又有并没有增加运营成本。从模型文件中获取输入输出op名请参考博客tensorflow模型部署系列————单机python部署
主题
上一篇博文tensorflow模型部署系列————嵌入式(c/c++ android)部署就如何将tensorflow在边缘计算及一些低成本方案、物联网或工业级应用中使用的轻量级模型部署方案进行讲解，博文中也开放了使用tflite进行模型推理的C C++ JAVA PYTHON代码，覆盖了边缘计算应用的大部分场景，在实际应用时还有一种特殊的边缘计算场景：使用本地PC计算资源来做为终端进行推理。javascript由于其特有的优势使得终端部署基本上可以做到免维护，从而大大降低运营成本。目前tensorflow提供了专门用于浏览器的TensorFlow.js。本文先对TensorFlow.js作简单介绍，然后分别介绍从keras模型和tensorflow模型转换到tfjs模型，最后分别对keras模型和tensorflow模型在TensorFlow.js上的部署进行解说。
TensorFlow.js介绍
TensorFlow.js是一个JavaScript库，它可以将机器学习功能添加到任何Web应用程序中。使用TensorFlow.js，可以构建、训练和部署深度模型
浏览器安装
浏览器只需在html文件中加入 <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@1.0.0/dist/tf.min.js"></script>即可
API讲解
TensorFlow.js的接口主要是模仿keras接口来做的，对keras比较熟悉的人可以很快上手。如TensorFlow.js的接口详见官方文档。这里针对常用接口做一个说明。
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加载模型文件
// 加载keras模型 tf.loadLayersModel(this.MODEL_URL) // 加载tensorflow模型 tf.loadGraphModel (this.MODEL_URL) -
创建tensors
xs = tf.fill([1, 784], 0) -
运行推理
result = model.predict(xs) -
获取张量值
result.dataSync()
模型文件转换
整个模型格式可以被转换为Tensorflow.js的层(Layer)格式，这个格式可以被加载并直接用作Tensorflow.js的推断或是进一步的训练。
转换后的TensorFlow.js图层(Layer)格式是一个包含model.json文件和一组二进制格式的分片权重文件的目录。 model.json文件包含模型拓扑结构（又名“架构(architecture)”或“图形(graph)”：它是对图层(Layer)及其连接方式的描述）和权重文件的清单。
模型文件转换时需要指定输入输出张量名，从模型文件中获取输入输出op名请参考博客tensorflow模型部署系列————单机python部署
命令行转换
keras
命令行将keras模型转换为tensorflowjs模型的命令如下：
tensorflowjs_converter --input_format=keras model\saved_keras\save.h5 ./web_model
tf模型
新版tensorflowjs_converter的入参去掉了--output_node_names。我们通常保存的tf模型没有指定输入和输出tensor，所以基本上现在所使用的tf模型无法通过tensorflowjs_converter命令直接转接，需要先调用tf.saved_model.simple_save(sess, "./saved_model",
inputs={"x": x, }, outputs={"softmax": softmax, })进行重新保存。大家如果想直接使用，可参考我的代码
命令行将新保存的tf模型转换为tensorflowjs模型的命令如下：
tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --saved_model_tags=serve .\saved_model .\web_model
代码转换
keras
keras模型转换为tensorflowjs模型的python接口为tfjs.converters.save_keras_model
tfjs.converters.save_keras_model(model,'webmod_keras')
tf模型
keras模型转换为tensorflowjs模型的python接口为tfjs.converters.convert_tf_saved_model
tfjs.converters.convert_tf_saved_model('./tf_model','./webmod_tf')
部署代码
模型封装库
模型封装类主要包括三个方法：构建、初始化和推理。
构建只做最基础的非耗时操作，以防止网页界面卡死
初始化用于处理进行与predict无关的所有耗时操作，以减少推理时的操作，保证模型推理高效运行。初始化主要进行的操作包括：模型文件加载。需要注意的是从keras模型和tensorflow模型转换到tfjs模型加载方式是不同的，从keras转换的模型使用tf.loadLayersModel加载模型；从tensorflow转换的模型使用tf.loadGraphModel加载模型
推理主要进行的操作有：输入张量创建、model.predict、和输出值获取。
模型封装类示例代码
经过模型封装类封装以后，示例代码就很简单了。只用准备数据，然后推理就行了。
示例代码
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TensorFlow.js的模型转换代码
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TensorFlow.js的模型部署代码