Question

我有一个项目，其中用户可以绘制某些东西，而应用程序可以预测用户绘制了什么。为此，我使用tensorflow.js。模型及其碎片（权重）托管在某些服务器中。

现在，该项目由Firebase托管，并且也已部署到android或iOS设备。

为了预测，从网站获取模型时没有错误，一切正常。但是，当应用程序部署到设备（Android或iOS）中时，会弹出以下错误：Failed to fetch。

到目前为止，这是我的代码：

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

const modelURL = 'https://somesite.com/model.json';
this._model = await tf.loadLayersModel(modelURL);

const output: any = this._model.predict(someImg);
const result = output.argMax(1).dataSync()[0];

在上面的代码中，在设备上发生读取错误，而在浏览器上则没有。我也尝试过使用tfjs-node来避免获取错误：

import * as tf from '@tensorflow/tfjs-node';

const modelURL = 'https://somesite.com/model.json';
this._model = await tf.loadLayersModel(modelURL);

const output: any = this._model.predict(img);
const result = output.argMax(1).dataSync()[0];

但是，每当我尝试加载模型时，都会出现以下错误：the original argument must be of type function。我尝试使用const tf = require('@tensorflow/tfjs-node')来不同地导入tfjs-node，但是相同的错误不断弹出。

您是否对获取模型或使用tfjs-node以便从设备加载模型有什么问题有任何想法？

部署在设备上时如何使tensorflow在Angular＆Ionic项目上工作？

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