使用TensorFlow.js，您不仅可以在浏览器中运行深度学习模型进行推理，你还能够训练它们。在这个简单的样例中，将展示一个相当于“Hello World”的示例。

1、引入TensorFlow.js

使用CDN上的文件，你就可以使用TensorFlow APIs。

<html>

<head>

 <!-- Load TensorFlow.js -->

 <!-- Get latest version at https://github.com/tensorflow/tfjs -->

 <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.11.2"> </script>

这里使用的版本是 0.11.2，你可以去github上找最新的。

2、创建一个简单的神经网络

由于这只有一个输入值和输出值，因此它可以是单个节点。在JavaScript中，我们可以创建一个tf.sequential，并向其添加layers。

const model = tf.sequential();

model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));

我们还需要指定损失函数和优化器：

model.compile({

   loss: 'meanSquaredError',

   optimizer: 'sgd'

  });

为了训练模型，我们需要数据集来训练模型。构造几个符合Y=2X-1的点，那么当X取[-1, 0, 1, 2, 3]，Y取[-3, -1, 1, 3, 5]

const xs = tf.tensor2d([-1, 0, 1, 2, 3, 4], [6, 1]);

const ys = tf.tensor2d([-3, -1, 1, 3, 5, 7], [6, 1]);

调用fit函数进行训练，传入X和Y并指定训练轮数。请注意，只是异步的，在进入下一步之前必须等待返回值，所以这些代码都要写在一个async函数中。

await model.fit(xs, ys, {epochs: 500});

最后传入一个值进行预测。

完整的代码如下：

<html>

 <head>

    <!-- Load TensorFlow.js -->

    <!-- Get latest version at https://github.com/tensorflow/tfjs -->

    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.11.2">

    </script>

 </head>

 <body>

   <div id="output_field"></div>

 </body>

 <script>

    async function learnLinear(){

        const model = tf.sequential();

        model.add(tf.layers.dense({

            units: 1,

            inputShape: [1]

        }));

        model.compile({

            loss: 'meanSquaredError',

            optimizer: 'sgd'

        });

        const xs = tf.tensor2d([-1, 0, 1, 2, 3, 4], [6, 1]);

        const ys = tf.tensor2d([-3, -1, 1, 3, 5, 7], [6, 1]);

        await model.fit(xs, ys, {epochs: 100});

        document.getElementById('output_field').innerText =

            model.predict( tf.tensor2d([10], [1, 1]) );

    }

    learnLinear();

 </script>

<html>

参考链接：

1. https://medium.com/tensorflow/getting-started-with-tensorflow-js-50f6783489b2

2.https://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/80743590

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