TenserFlowJSの動作テスト 📖

TenserFlowJS(4.0.0)の動作テスト。y=2x-1のxとyのペアを６つ学習させて、x=20の時のｙを推論する。

プログラム: (→大)
!「https://n3s.nadesi.com/plain/1899.js」を取り込む TFとは変数 モデルとは変数 TFはNULL モデルはNULL 「開始」を表示 「ライブラリ読み込み」を表示 TFは「https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@4.0.0/dist/tf.fesm.min.js」を動的インポートをAWAIT 「ネットワークモデル作成」を表示 モデルはネットワークモデル作成 「学習」を表示 モデルに学習 「推論(x=20)」を表示 モデルで20から推論を表示 「終わり」を表示 ●ネットワークモデル作成とは 　モデルとは変数 　LAYERとは変数 　モデルはTFの"sequential"を[]でJSメソッド実行 　LAYERはTF["layers"]の"dense"を[{"units": 1, "inputShape": [1]}]でJSメソッド実行 　モデルの"add"を[LAYER]でJSメソッド実行 　モデルの"compile"を[{"loss": "meanSquaredError", "optimizer": "sgd"}]でJSメソッド実行 　モデルで戻る ここまで ●(モデルに)学習とは 　XSとは変数 　YSとは変数 　XSはTFの"tensor2d"を[[-1, 0, 1, 2, 3, 4], [6, 1]]でJSメソッド実行 　YSはTFの"tensor2d"を[[-3, -1, 1, 3, 5, 7], [6, 1]]でJSメソッド実行 　モデルの"fit"を[XS,YS,{"epochs": 250}]でJSメソッド実行をAWAIT ここまで ●(モデルで値から)推論とは 　INとは変数 　結果とは変数 　INはTFの"tensor2d"を[[値], [1, 1]]でJSメソッド実行 　結果はモデルの"predict"を[IN]でJSメソッド実行 　結果の"dataSync"を[]でJSメソッド実行をAWAITで戻る ここまで ●(Sを)動的インポートとは 　『(function(s) {return import(s);})』を[S]でJS関数実行で戻る ここまで