通过Google发布的tensorflowjs，我们可以将训练好的模型部署到任何一个支持静态页的web服务器上，不需要任何后台服务即可运行tensorflow，部署过程非常简单。

安装tensorflowjs

python万金油安装法 pip install tensorflowjs

转换模型

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tensorflowjs_converter --input_format=keras ./models/yourmodel.h5 ./models/modelforjs

后面2个参数第1个是保存好的tf模型路径，第2个参数是输出路径，会生成一个modelforjs目录，里面包含一个model.json文件和二进制数据文件

部署到Web服务

把生成好的modelforjs拷贝到web服务上，同时引用这个js<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs/dist/tf.min.js"> </script>

调用模型

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var model = await tf.loadLayersModel('modelforjs/model.json');   //加载模型
var predict = model.predict(inputs);              //预测结果
var data = await predict.data();

演示实例可在这篇文章从手写数字识别开启人工智能的大门 (附源码)里查看。