在机器学习中，模型是一个带有可学习参数的函数，可将输入映射至输出。通过在数据上训练模型获得最佳参数。训练好的模型可以提供从输入到所需输出的准确映射。
在 TensorFlow.js 中，您可以通过两种方式创建机器学习模型：
- 使用 Layers API（使用层构建模型）
- 使用 Core API（借助低级运算，例如
tf.matMul()、tf.add()等）
首先，我们会了解 Layers API，Layers API 是用于构建模型的高级 API。然后，我们将演示如何使用 Core API 构建相同的模型。
使用 Layers API 创建模型
你可以通过两种方式使用 Layers API 创建模型：序贯模型和函数式模型。下面两部分将详细介绍两种类型。
序贯模型
最常见的模型是 <a href="https://js.tensorflow.org/api/0.15.1/#class:Sequential" data-md-type="link">Sequential</a> 模型，序贯模型是层的线性堆叠。您可以通过将层列表传递到 <a href="https://js.tensorflow.org/api/0.15.1/#sequential" data-md-type="link">sequential()</a> 函数来创建 Sequential 模型：
const model = tf.sequential({
layers: [
tf.layers.dense({inputShape: [784], units: 32, activation: 'relu'}),
tf.layers.dense({units: 10, activation: 'softmax'}),
]
});
或通过 add() 方法：
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({inputShape: [784], units: 32, activation: 'relu'}));
model.add(tf.layers.dense({units: 10, activation: 'softmax'}));
重要提示：模型的第一层需要
inputShape。提供inputShape时请确保排除批次大小。例如，创建模型时，如果您计划馈送形状为[B, 784]（其中B可为任何批次大小）的模型张量，请将inputShape指定为[784]。
您可以通过 model.layers 访问模型的层，更具体而言为 model.inputLayers 和 model.outputLayers。
函数式模型
创建 LayersModel 的另一种方式是通过 tf.model() 函数。tf.model() 和 tf.sequential() 的主要区别为，tf.model() 可用于创建层的任意计算图，前提是层没有循环。
以下代码段可以使用 tf.model() API 定义与上文相同的模型：
// Create an arbitrary graph of layers, by connecting them
// via the apply() method.
const input = tf.input({shape: [784]});
const dense1 = tf.layers.dense({units: 32, activation: 'relu'}).apply(input);
const dense2 = tf.layers.dense({units: 10, activation: 'softmax'}).apply(dense1);
const model = tf.model({inputs: input, outputs: dense2});
我们在每一层调用 apply() 以将其连接到另一个层的输出。在这种情况下，apply() 的结果是一个 SymbolicTensor，后者类似于 Tensor，但不包含任何具体值。
请注意，与序贯模型不同，我们通过 tf.input() 创建 SymbolicTensor，而非向第一层提供 inputShape。
如果您向 apply() 传递一个具体 Tensor，它也会为您提供一个具体 Tensor：
const t = tf.tensor([-2, 1, 0, 5]);
const o = tf.layers.activation({activation: 'relu'}).apply(t);
o.print(); // [0, 1, 0, 5]
这对于单独测试层并查看它们的输出非常有用。
与在序贯模型中一样，您可以通过 model.layers 访问模型的层，更具体而言为 model.inputLayers 和 model.outputLayers。
验证
序贯模型和函数式模型都是 LayersModel 类的实例。使用 LayersModels 的一个主要优势是验证：它会强制您指定输入形状，并稍后将其用于验证您的输入。LayersModel 还会在数据流经层时自动推断形状。提前了解形状后，模型就可以自动创建它的参数，并告知您两个相邻的层是否相互兼容。
模型摘要
调用 model.summary() 以打印模型的实用摘要，其中包括：
- 模型中所有层的名称和类型
- 每个层的输出形状
- 每个层的权重参数数量
- 每个层接收的输入（如果模型具有一般拓扑，下文将讨论）
- 模型的可训练和不可训练参数总数
对于上面定义的模型，我们在控制台上获取以下输出：
| 层（类型） | 输出形状 | 参数数量 |
| dense_Dense1（密集） | [null,32] | 25120 |
| dense_Dense2（密集） | [null,10] | 330 |
| 参数总数：25450 可训练参数：25450 不可训练参数：0 |
||
注意层的输出形状中的 null 值：这表示模型希望输入的批次大小为最外层维度，在这种情况下，由于 null 值，批次大小比较灵活。
序列化
在较低级别的 API 上使用 LayersModel 的一个主要优势是能够保存和加载模型。LayersModel 了解：
- 模型的架构，让您可以创新创建模型
- 模型的权重
- 训练配置（损失、优化器和指标）
- 优化器的状态，让您可以恢复训练
保存或加载模型只需要 1 行代码：
const saveResult = await model.save('localstorage://my-model-1');
const model = await tf.loadLayersModel('localstorage://my-model-1');
上面的示例可将模型保存到浏览器的本地存储空间中。请参阅 <a href="https://js.tensorflow.org/api/latest/#tf.Model.save" data-md-type="link">model.save() 文档</a>和保存并加载指南，了解如何保存到不同的媒介（例如，文件存储空间、IndexedDB、触发浏览器下载等）。
自定义层
层是模型的基本要素。如果您的模型需要进行自定义计算，您可以定义一个自定义层，它可以与层的其他部分很好地交互。我们在下面定义的自定义层可以计算正方形总数：
class SquaredSumLayer extends tf.layers.Layer {
constructor() {
super({});
}
// In this case, the output is a scalar.
computeOutputShape(inputShape) { return []; }
// call() is where we do the computation.
call(input, kwargs) { return input.square().sum();}
// Every layer needs a unique name.
getClassName() { return 'SquaredSum'; }
}
要对其进行测试，我们可以调用包含具体张量的 apply() 方法：
const t = tf.tensor([-2, 1, 0, 5]);
const o = new SquaredSumLayer().apply(t);
o.print(); // prints 30
重要提示：如果添加自定义层，将无法序列化模型。
使用 Core API 创建模型
在本指南开头处，我们提到可以通过两种方式在 TensorFlow.js 中创建机器学习模型。
一般来说，您始终应当先尝试使用 Layers API，因为它基于被广泛使用的 Keras API，后者遵循最佳做法并降低了认知负担。Layers API 还提供了各种现成的解决方案，如权重初始化、模型序列化、训练监视、概率和安全检查。
在以下情况下，您可能需要使用 Core API：
- 您需要最大程度的灵活性和控制
- 您不需要序列化或可以实现自己的序列化逻辑
使用 Core API 创建的模型是以一个或多个 Tensor 作为输入并输出 Tensor 的函数。使用 Core API 编写的上面同一个模型如下所示：
// The weights and biases for the two dense layers.
const w1 = tf.variable(tf.randomNormal([784, 32]));
const b1 = tf.variable(tf.randomNormal([32]));
const w2 = tf.variable(tf.randomNormal([32, 10]));
const b2 = tf.variable(tf.randomNormal([10]));
function model(x) {
return x.matMul(w1).add(b1).relu().matMul(w2).add(b2).softmax();
}
请注意，在 Core API 中，我们需要创建和初始化模型的权重。每个权重都由一个 Variable 支持，变量可以告知 TensorFlow.js 这些张量是可学习张量。您可以使用 tf.variable() 并传入现有 Tensor 来创建 Variable。
本文介绍了如何使用 Layers API 和 Core API 创建模型。接下来，请参阅训练模型指南了解如何训练模型。