Tensorflow.js es una biblioteca de JavaScript que permite ejecutar modelos de aprendizaje automático directamente en el navegador web. Esto es muy útil para casos de uso como aplicaciones web interactivas, juegos en línea y mucho más. En este tutorial, te mostraré cómo exportar tus modelos de Tensorflow a Tensorflow.js para que puedas usarlos en tus páginas web.
Paso 1: Entrenar tu modelo en Tensorflow
Lo primero que necesitas hacer es entrenar tu modelo de aprendizaje automático en Tensorflow. Puedes hacerlo utilizando la biblioteca de Python de Tensorflow en tu computadora local o utilizando Google Colab, un entorno de notebook basado en la nube que te permite entrenar modelos de forma gratuita en una GPU proporcionada por Google.
Una vez que hayas entrenado tu modelo y estés satisfecho con su rendimiento, es hora de exportarlo para usarlo en Tensorflow.js.
Paso 2: Exportar tu modelo a Tensorflow.js
Para exportar tu modelo a Tensorflow.js, primero necesitas guardar tu modelo en un formato llamado "SavedModel". Esto se puede hacer fácilmente en Tensorflow utilizando el método tf.saved_model.save().
Aquí tienes un ejemplo de cómo guardar un modelo de Tensorflow en un formato "SavedModel":
import tensorflow as tf
# Crear y entrenar un modelo en Tensorflow
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
# Guardar el modelo en formato SavedModel
tf.saved_model.save(model, 'path/to/saved_model')Una vez que hayas guardado tu modelo en formato "SavedModel", puedes convertirlo a Tensorflow.js utilizando la herramienta tensorflowjs_converter, que es parte de la instalación de Tensorflow.js.
Puedes usar el siguiente comando para convertir tu modelo a Tensorflow.js:
tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_node_names=Softmax model_dir output_dirEste comando convierte el modelo guardado en "SavedModel" en un archivo que puede ser cargado y utilizado en Tensorflow.js.
Paso 3: Incorporar tu modelo en una página web
Una vez que hayas exportado tu modelo a Tensorflow.js, puedes incorporarlo directamente en una página web utilizando JavaScript. Aquí tienes un ejemplo de cómo cargar un modelo de Tensorflow.js y hacer predicciones en una página web:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Modelo de Tensorflow.js en una página web</title>
</head>
<body>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
<script>
// Cargar el modelo de Tensorflow.js
const model = await tf.loadLayersModel('path/to/model.json');
// Hacer una predicción con el modelo
const input = tf.tensor2d([[0.1, 0.2, 0.3]]);
const output = model.predict(input);
output.print();
</script>
</body>
</html>En este ejemplo, primero cargamos el modelo de Tensorflow.js utilizando tf.loadLayersModel(). Luego, creamos un tensor de entrada y hacemos una predicción con el modelo utilizando el método predict(). Finalmente, imprimimos la salida en la consola del navegador.
Con estos pasos, has exportado tu modelo de Tensorflow a Tensorflow.js y lo has incorporado en una página web para hacer predicciones en tiempo real. ¡Ahora puedes crear aplicaciones web interactivas y juegos que aprovechen el poder del aprendizaje automático directamente en el navegador!
muchas gracias ,que video tan fabuloso👏
uf
gracias
Si el video de la red para detectar los números, gracias es un super video
a mi no me deje exportar el modelo en python visual stude code y ya instale todas las dependencias y mire que fuera compatibles pero esa mierda no sirve, NECESITO AYUDA ¿que tengo que hacer?
Tienes la red con el modelo subida a algun repositorio?
Uncaught TypeError: this.set is not a function at watch?v=JpE4bYyRADI&list=PLZ8REt5zt2Pn0vfJjTAPaDVSACDvnuGiG&index=3 on line 36
me gustaria que hicieras mas una explicacion detallada de como funciona la libreria
por cierto amigo eres genial y gracias por tus videos, siento que en estos 4 dias he aprendido lo que llevaba buscando por meses.
hice algo pero debe tomar una barra en movimiento y cuando llega a la posicion que entrene debe decir barra-stop y lo hace pero es lento como podria hacer para mejorar la velocidad de respuesta.
Al final he conseguido conectarlo, pero no me aparece la cámara en el móvil, sí en mi pc. Si me puedes aclarar. Tampoco me aparece la predicción, ni con tu modelo ni con uno creado por mi sobre los mismo datos. Gracias.
Hola, genial los videos. Una pregunta, podríais indicarme mas detalladamente, como conectar mi celular a mi pc. Cuando obtengo mi IP y la escribo en el móvil, no me carga la página. El pc y el celular entiendo que deben usar la misma wifi? Gracias.
Muchas gracias, solo que dónde puedo conseguir el código?
alguien sabe si puedo hacer lo mismo de los numeros para un clasificador de imagenes
el comando que convierte el h5 a un .bin y un .json como lo podria ejecutar en windows disculpa
Tengo que aprende en 10 días todo lo posible. Tú eres fantástico. Tengo espectro autista n1. Tienes muy buena didáctica para enseñanza.
Hola, esta genial, porque me interesa bastante el hacer una app para usar desde el móvil, como un clasificador de imágenes. Crees que sería posible hacerlo, y verlo paso a paso para el clasificador de perros/gatos. Gracias!
El proceso es el mismo si el modelo esta hecho en visual studio? O solo funciona para Colab?
Muy buen contenido! justo lo que necesitaba!.. Una consulta.. ¿Cómo se haría con un modelo en tensorflow serving ? estoy buscando alimentar el modelo en tiempo real
Hola ringatech, recientemente adquirí tu curso de IA en doméstika,. Tenía una duda en cuanto a la exportación de modelo a tensorflowJS, cuando lo intento hacer con mobilenetv2 me da error. Será que no se puede hacer la conversión cuando usas esa transferencia de aprendizaje?