Question

我正在使用 tensorflow.js 进行颜色分类。训练的方法是在画布上显示一种颜色，并且有10个按钮与10种颜色相关联，并且用户需要单击按钮中的任何一个来选择颜色。从按钮获取输入，对颜色进行归一化并应用tf.oneHot，张量看起来像这样。 RGB颜色和标签

Tensor
     [[0.772549, 0.3568628, 0.9098039],]
Tensor
     [[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],]

然后，我们上色并训练模型。每次用户单击按钮时，模型都会得到训练并变得更好。这是我的模型配置

const model = tf.sequential();

const hidden = tf.layers.dense({
    units: 16,
    inputShape: [3],
    activation: "relu"
});
model.add(hidden);
const output = tf.layers.dense({
    units: 10,
    activation: "softmax"
});
model.add(output);

const optimizer = tf.train.sgd(0.25);
model.compile({
    optimizer: optimizer,
    loss: "categoricalCrossentropy",
    metrics: ["accuracy"]
});

现在我遇到一个名为TypeError: backend.select is not a function的错误，如果有人告诉我该错误的实际含义，那将是很好的。

Answer 1

根据this GitHub issue，在tfjs-node版本0.1.9中这似乎是一个问题。

快速npm update将其更新为0.1.10，这似乎已经解决了问题！

Tensorflow.js：TypeError：backend.select不是一个函数

1 个答案: