TensorFlow.js 的 Layers API 以 Keras 为模型。考虑到 JavaScript 与 Python 之间的差异，我们努力使 Layers API 与 Keras 类似。这样，具有使用 Python 开发 Keras 模型经验的用户可以更轻松地迁移到使用 JavaScript 编写的 TensorFlow.js 层。例如，以下 Keras 代码可以转换为 JavaScript：
# Python:
import keras
import numpy as np
# Build and compile model.
model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1]))
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
# Generate some synthetic data for training.
xs = np.array([[1], [2], [3], [4]])
ys = np.array([[1], [3], [5], [7]])
# Train model with fit().
model.fit(xs, ys, epochs=1000)
# Run inference with predict().
print(model.predict(np.array([[5]])))
// JavaScript:
import * as tf from '@tensorlowjs/tfjs';
// Build and compile model.
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));
model.compile({optimizer: 'sgd', loss: 'meanSquaredError'});
// Generate some synthetic data for training.
const xs = tf.tensor2d([[1], [2], [3], [4]], [4, 1]);
const ys = tf.tensor2d([[1], [3], [5], [7]], [4, 1]);
// Train model with fit().
await model.fit(xs, ys, {epochs: 1000});
// Run inference with predict().
model.predict(tf.tensor2d([[5]], [1, 1])).print();
但是，我们希望在本文档中说明并解释一些差异。一旦理解了这些差异及其背后的基本原理，将您的程序从Python 迁移到JavaScript（或反向迁移）应该会是一种相对平稳的体验。
构造函数将 JavaScript 对象作为配置
比较上例中的以下 Python 和 JavaScript 代码：它们都可以创建一个密集层。
# Python:
keras.layers.Dense(units=1, inputShape=[1])
// JavaScript:
tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]});
JavaScript 函数在 Python 函数中没有等效的关键字参数。我们希望避免在 JavaScript 中将构造函数选项作为位置参数实现，这对于记忆和使用具有大量关键字参数的构造函数（例如 LSTM）来说尤其麻烦。这就是我们使用 JavaScript 配置对象的原因。这些对象提供与 Python 关键字参数相同的位置不变性和灵活性。
Model 类的一些方法（例如 Model.compile()）也将 JavaScript 配置对象作为输入。但是请记住，Model.fit()、Model.evaluate() 和 Model.predict() 略有不同。因为这些方法将强制 x（特征）和 y（标签或目标）数据作为输入；x 和 y 是与后续配置对象分开的位置参数，属于关键字参数。例如：
// JavaScript:
await model.fit(xs, ys, {epochs: 1000});
Model.fit() 是异步方法
Model.fit() 是用户在 TensorFlow.js 中执行模型训练的主要方法。此方法通常可以长时间运行（持续数秒或数分钟）。因此，我们利用 JavaScript 语言的 async 特性，因此在浏览器中运行时，能够以不阻塞主界面线程的方式使用此函数。这与 JavaScript 中其他可能长时间运行的函数类似，例如 async 获取。请注意，async 是一个在 Python 中不存在的构造。Keras 中的 fit() 方法返回一个 History 对象，而 fit() 方法在 JavaScript 中的对应项则返回 History 的 Promise，这个响应可以等待（如上例中所示），也可与 then() 方法一起使用。
TensorFlow.js 中没有 NumPy
Python Keras 用户经常使用 NumPy 来执行基本的数值和数组运算，例如在上例中生成二维张量。
# Python:
xs = np.array([[1], [2], [3], [4]])
在 TensorFlow.js 中，这种基本的数值运算是使用软件包本身完成的。例如：
// JavaScript:
const xs = tf.tensor2d([[1], [2], [3], [4]], [4, 1]);
tf.* 命名空间还为数组和线性代数运算（例如矩阵乘法）提供了大量其他函数。有关更多信息，请参阅 TensorFlow.js Core 文档。
使用工厂方法，而不是构造函数
Python 中的这一行（来自上例）是一个构造函数调用：
# Python:
model = keras.Sequential()
如果严格转换为 JavaScript，则等效构造函数调用将如下所示：
// JavaScript:
const model = new tf.Sequential(); // !!! DON'T DO THIS !!!
不过，我们决定不使用“new”构造函数，因为 1)“new”关键字会使代码更加膨胀；2)“new”构造函数被视为 JavaScript 的“不良部分”：一个潜在的陷阱，如 JavaScript: the Good Parts 中所讨论。要在 TensorFlow.js 中创建模型和层，可以调用具有 lowerCamelCase（小驼峰式命名法）名称的工厂方法，例如：
// JavaScript:
const model = tf.sequential();
const layer = tf.layers.batchNormalization({axis: 1});
选项字符串值为小驼峰式命名法，而不是蛇形命名法
在 JavaScript 中，更常见的是为符号名称使用驼峰命名法（例如，请参阅 Google JavaScript 样式指南），而在 Python 中，蛇形命名法很常见（例如，在 Keras 中）。因此，我们决定使用小驼峰式命名法作为选项的字符串值，包括：
- DataFormat，例如，channelsFirst 而不是 channels_first
- 初始值设定项，例如，
glorotNormal而不是glorot_normal - 损失和指标，例如，
meanSquaredError而不是mean_squared_error，categoricalCrossentropy而不是categorical_crossentropy。
例如，如上例所示：
// JavaScript:
model.compile({optimizer: 'sgd', loss: 'meanSquaredError'});
对于模型序列化和反序列化，请放心。TensorFlow.js 的内部机制可以确保正确处理 JSON 对象中的蛇形命名法，例如，在从 Python Keras 加载预训练模型时。
使用 apply() 运行 Layer 对象，而不是将其作为函数调用
在 Keras 中，Layer 对象定义了 __call__ 方法。因此，用户可以通过将对象作为函数调用来调用层的逻辑，例如：
# Python:
my_input = keras.Input(shape=[2, 4])
flatten = keras.layers.Flatten()
print(flatten(my_input).shape)
这个 Python 语法糖在 TensorFlow.js 中作为 apply() 方法实现：
// JavaScript:
const myInput = tf.input({shape: [2, 4]});
const flatten = tf.layers.flatten();
console.log(flatten.apply(myInput).shape);
Layer.apply() 支持对具体张量进行命令式 (Eager) 执行
目前，在 Keras 中，调用方法只能在 (Python) TensorFlow 的 tf.Tensor 对象上运行（假设 TensorFlow 是后端），这些对象是符号对象并且不包含实际数值。这就是上一部分中的示例所显示的内容。但是，在 TensorFlow.js 中，层的 apply() 方法可以在符号和命令模式下运行。如果使用 SymbolicTensor（类似于 tf.Tensor）调用 apply()，返回值将为 SymbolicTensor。这通常发生在模型构建期间。但是，如果使用实际的具体张量值调用 apply()，将返回一个具体的张量。例如：
// JavaScript:
const flatten = tf.layers.flatten();
flatten.apply(tf.ones([2, 3, 4])).print();
这个特性让人联想到 (Python) TensorFlow 的 Eager Execution。它在模型开发期间提供了更出色的交互性和可调试性，并且为构建动态神经网络打开了大门。
优化器在 train. 下，而不是在 optimizers. 下
在 Keras 中，Optimizer 对象的构造函数位于 keras.optimizers. 命名空间下。在 TensorFlow.js Layers 中，Optimizer 的工厂方法位于 tf.train. 命名空间下。例如：
# Python:
my_sgd = keras.optimizers.sgd(lr=0.2)
// JavaScript:
const mySGD = tf.train.sgd({lr: 0.2});
loadLayersModel() 从网址而不是 HDF5 文件加载
在 Keras 中，模型通常保存为 HDF5 (.h5) 文件，然后可以使用 keras.models.load_model() 方法加载。该方法采用 .h5 文件的路径。load_model() 在 TensorFlow.js 中的对应项是 tf.loadLayersModel()。由于 HDF5 文件格式对浏览器并不友好，因此 tf.loadLayersModel() 采用 TensorFlow.js 特定的格式。tf.loadLayersModel() 将 model.json 文件作为其输入参数。可以使用 tensorflowjs 的 pip 软件包从 Keras HDF5 文件转换 model.json。
// JavaScript:
const model = await tf.loadLayersModel('https://foo.bar/model.json');
还要注意，tf.loadLayersModel() 返回 tf.Model 的 Promise。
一般来说，在 TensorFlow.js 中分别使用 tf.Model.save 和 tf.loadLayersModel 方法保存和加载 tf.Model。我们将这些 API 设计为类似于 Keras 的 save_model 和 load_model API。但是，浏览器环境与 Keras 等主要深度学习框架运行的后端环境完全不同，特别是在用于持久化和传输数据的路由数组中。因此，TensorFlow.js 和 Keras 中的保存/加载 API 之间存在一些有趣的差异。有关更多详细信息，请参阅我们有关保存和加载 tf.Model 的教程。
利用 fitDataset() 训练使用 tf.data.Dataset 对象的模型
在 Python TensorFlow 的 tf.keras 中，模型可以使用 Dataset 对象进行训练。模型的 fit() 方法直接接受此类对象。TensorFlow.js 模型可以使用 Dataset 对象的 JavaScript 对应项进行训练（请参阅 TensorFlow.js 中的 tf.data API 文档。不过，与 Python 不同，基于 Dataset 的训练是通过一个名为 fitDataset 的专用方法完成的。fit() 方法仅适用于基于张量的模型训练。
Layer 对象和 Model 对象的内存管理
TensorFlow.js 在浏览器中的 WebGL 上运行，其中 Layer 对象和 Model 对象的权重由 WebGL 纹理支持。不过，WebGL 不支持内置垃圾收集。在推断和训练调用过程中，Layer 对象和 Model 对象为用户在内部管理张量内存。但是，它们也允许用户清理以释放占用的 WebGL 内存。对于在单页加载中创建和释放许多模型实例的情况，这样做很有用。要想清理 Layer 对象或 Model 对象，请使用 dispose() 方法。