TensorFlow.js支持浏览器内机器学习，1. 可加载预训练模型实现图像识别；2. 能基于MobileNet迁移学习定制分类；3. 支持前端从零训练简单模型；4. 结合摄像头麦克风实现实时交互，兼顾隐私与离线运行。
JavaScript中的机器学习库，比如TensorFlow.js，让开发者可以直接在浏览器或Node.js环境中训练和部署模型，无需依赖Python环境。它的核心优势是能利用前端数据（如摄像头、麦克风、用户交互）实时运行模型，适合做即时反馈的应用。
1. 在浏览器中加载预训练模型
最常见的方式是使用已有的预训练模型完成图像识别、情感分析等任务。TensorFlow.js提供了多种官方模型，例如tf.image.resizeBilinear用于图像处理，mobilenet用于图像分类。
- 引入TensorFlow.js脚本：
- 加载模型并预测：
async function loadAndPredict() {
const model = await tf.loadLayersModel('https://example.com/model.json');
const image = document.getElementById('img');
const tensor = tf.browser.fromPixels(image)
.resizeNearestNeighbor([224, 224])
.toFloat()
.expandDims();
const prediction = model.predict(tensor);
prediction.print();
}
2. 使用迁移学习定制模型
基于已有模型（如MobileNet）提取特征，在其顶层添加新层进行再训练，适用于数据量较小的场景。
- 冻结原始层，只训练新增分类头
- 采集用户数据（如手势图片）进行微调
- 示例流程：获取图像 → 预处理 → 提取特征 → 训练顶层 → 实时推理
这种方式常用于个性化图像分类应用，比如识别特定物品或用户自定义类别。
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3. 直接在前端训练简单模型
对于线性回归、手写数字识别等任务，可以在浏览器中从零训练模型。
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- 定义模型结构：
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 10, activation: 'relu', inputShape: [784]}));
model.add(tf.layers.dense({units: 1, activation: 'sigmoid'}));
- 编译并训练：
model.compile({optimizer: 'sgd', loss: 'categoricalCrossentropy'});
await model.fit(xTrain, yTrain, {epochs: 10});
适合教育演示、轻量级实验，但性能受限于设备算力。
4. 结合传感器和实时输入做交互应用
利用WebGL加速和GPU推理，实现低延迟响应。
- 用摄像头输入做姿态检测（如PoseNet）
- 语音关键词识别（配合Web Audio API）
- 手势控制游戏或无障碍界面
这类应用不需要服务器参与，保护用户隐私，同时支持离线运行。
基本上就这些。TensorFlow.js降低了前端接入AI的门槛，关键在于合理选择模型复杂度，优化资源占用，确保用户体验流畅。
