Laravel 5.8 で、todo機能、markdown表示対応
この記事は、note 有料マガジンで。公開しております
https://note.com/knaka0209/m/m5782bffa0517
Laravel 5.8 で、Transactionで DB一括登録など
この記事は、note 有料マガジンで。公開しております
https://note.com/knaka0209/m/m5782bffa0517
Laravel 5.8 で、モデル結合など
この記事は、note 有料マガジンで。公開しております
https://note.com/knaka0209/m/m5782bffa0517
Laravel 5.8 ユーザー認証
この記事は、note 有料マガジンで。公開しております
https://note.com/knaka0209/m/m5782bffa0517
Laravel 5.8 +Vue.js CRUD作成など
この記事は、note 有料マガジンで。公開しております
https://note.com/knaka0209/m/m5782bffa0517
Laravel 5.8 設定編 CRUD作成など #php
この記事は、note 有料マガジンで。公開しております
https://note.com/knaka0209/m/m5782bffa0517
TensorFlow.js + node/express , HTTP経由でモデル読込み、予測結果の出力
index:
概要:
前のTensorFlow.js 関係で、
node側で学習したモデルを、HTTP経由で読み込み
ブラウザ側で、評価する例となります。
前回と異なり。node側で評価しない構成です
環境
TensorFlow.js
node.js
Vue.js
Ubuntu16
参考のコード
実装など
expressに、htmlを配置しておきます
tf.loadLayersModel で、URL指定して。読み込めました
https://github.com/kuc-arc-f/tfjs_app1_express2/blob/master/public/train.html
async function run_train() { const data = await getData(); var chart_dats = convert_chart_arr(data) console.log(chart_dats.lbl.length ) //return const tensorData = convertToTensor(data); const {inputs, labels} = tensorData; const model = await tf.loadLayersModel('http://localhost:3000/my-model/model.json'); //pred const [xs, preds] = testModel(model, data, tensorData, chart_dats.lbl.length); // console.log( preds ); //chart-disp var config = get_chart_config(chart_dats, preds); var ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d'); window.myLine = new Chart(ctx, config); console.log('Done Training'); }
・機械学習は、事前に完了させておきます
https://github.com/kuc-arc-f/tfjs_app1_express2/blob/master/train.js