身高体重预测

<script src="js/tf.js">

</script>

<script src="js/vis.js"></script>

<script>

    window.onload = async() => {

        const heights = [150, 160, 170];

        const weights = [40, 50, 60];

        tfvis.render.scatterplot({

            name: '身高体重训练数据'

        }, {

            values: heights.map((x, i) => ({

                x,

                y: weights[i]

            }))

        }, {

            xAxisDomain: [140, 180],

            yAxisDomain: [30, 70]

        });

        // 进行数据归一化

        const inputs = tf.tensor(heights).sub(150).div(20);

        const labels = tf.tensor(weights).sub(40).div(20);

        // 简历连续性模型

        const model = tf.sequential();

        // 添加全连接层

        model.add(tf.layers.dense({

            // 神经元个数

            units: 1,

            // 输入数据的形状

            inputShape: [1]

        }));

        // 设置损失函数和优化器

        model.compile({

            loss: tf.losses.meanSquaredError,

            // 随机梯度下降法

            optimizer: tf.train.sgd(0.1)

        });

        await model.fit(inputs, labels, {

            batchSize: 3, //批量数据

            epochs: 200,

            callbacks: tfvis.show.fitCallbacks({

                name: '训练过程'

            }, ['loss'])

        });

        const output = model.predict(tf.tensor([180]).sub(150).div(20));

        alert(`如果身高为 180cm，那么预测体重为 ${output.mul(20).add(40).dataSync()[0]}kg`);

    }

</script>