小编Roy*_*aum的帖子

我目前正在尝试弄清楚如何使用 tensorflow.js 将输入 png 转换为张量，以便我可以将其输入到我的模型中进行训练。目前我正在捕获图像，将其保存在本地，使用 fs.readFileSync 读取它，然后创建一个缓冲区。我有点迷茫的地方是将缓冲区值从 0-244 标准化为 0-1，然后从该缓冲区创建一个张量以作为 X arg 输入 model.fit 函数。我也不知道如何设置我的标签文件并将其正确转换为 Y arg 的缓冲区。( https://js.tensorflow.org/api/0.11.2/#tf.Model.fit ) 任何有关正确使用/将图像配置为张量以使用 tensorflow.js 的见解将不胜感激。

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data.js中加载本地图片的代码；

const tf = require('@tensorflow/tfjs');
const assert = require('assert');
const IMAGE_HEADER_BYTES = 32;
const IMAGE_HEIGHT = 600;
const IMAGE_WIDTH = 800;
const IMAGE_FLAT_SIZE = IMAGE_HEIGHT * IMAGE_WIDTH;

function loadHeaderValues(buffer, headerLength) {
  const headerValues = [];
  for (let i = 0; i < headerLength / 4; i++) {
    headerValues[i] = buffer.readUInt32BE(i * 4);
  }
  return headerValues; …