version1面白いものがあるのに気づきました。Tensorflow.js。JavaScriptを使って、Tendorflowモデルを作成し学習・評価を行える。JavaScriptを使って、既存のTensorFlowモデルをブラウザ実行できる。ブラウザで実行できるディープラーニング。ディープラーニングをWebアプリケーションの部品として使える感じです。tf.kerasでsave()した学習済モデルをコンバートするほんとうなら。Tensorflow.jsの使い方から覚えるべきなんでしょうが。tf.kerasでsave()した学習済モデルを、どうやってJavaScriptで使える形にするのか?これを確認しておきます。その手順がとても面倒だったりすると嫌ですから。その方法はこちらに書いてあります。TensorFlow.js方法と手順はこんな感じです。Tensorflowのカレントバージョンがインストールされていることが前提です。Tensorflowをインストールした環境をActiveにして以下をインストールします。tensorflowjsTensorflowのバージョンがカレントなら、上記を実行したら問題なくインストールされるはずです。Tensorflowのバージョンが古いとうまくいきません。現時点(2018/10/16)でカレントは1.11.0です。なんらかの理由でひとつ前の1.10.0を使い続けているとします。いう環境で上記を実行すると・・えらい目にあいます。なんと、1.10.0のTensorflowがアンインストールされてしまいます(*_*)。(自分がハマったから間違いないです)注意が必要です。インストールできたら、変換できるようになります。変換する方法は2種類あります。変換方法その1tf.kerasのsave()で、一旦h5ファイルを作成してから、そのファイルをコンバートする方法です。h5ファイルを保存するところまでは、通常と同じです。こんなソースの場合だと。y_test)model.save('my_model.h5')最終行のmodel.save('my_model.h5')の部分がそれにあたります。tensorflowの1.11.0では現在(2018/10/16)、save()がエラーになります。arakan-pgm-ai.hatenablog.com保存は他のバージョンでやってください。成功すると「my_model.h5」というファイルができます。変換は以下のコマンドを使います。modelとするわけです。上記のmy_model.h5の部分は、保存したファイル名です。すると、カレントフォルダに「model」というフォルダが作られて、変換済のファイルが作成されています。今回は以下の2つでした。group1-shard1of1model.jsonTensorflow.jsでモデルをloadするときには、このmodelフォルダの中身を静的アクセス可能なフォルダにおいて、「model.json」を指定すればいいみたいです。tf.loadModel('http://foo.bar/model.json');おーーー。