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이는 프론트엔드와 백엔드를 모두 아우르는 자바스크립트 딥러닝 프레임워크인 TensorFlow.js의 중요한 특징을 보여 줍니다.
모델의 생성과 훈련에 관해 TensorFlow.js로 작성한 코드는 웹 브라우저 또는 Node.js에서 작업하는지에 상관없이 동일합니다.
코드 4-6 tfjs-node에서 고성능 합성곱 신경망 훈련하고 평가하기
await model.fit(trainImages, trainLabels, {
epochs: epochs,
batchSize: batchSize,
validationSplit: validationSplit
});
const {images: testImages, labels: testLabels} = data.getTestData();
const evalOutput = model.evaluate ------ 모델이 본 적 없는 데이터를 사용해 모델을 평가하기
testImages, testLabels);
console.log('\n평가 결과:');
console.log(
` 손실 = ${evalOutput[0].dataSync()[0].toFixed(3)}; `+
`정확도 = ${evalOutput[1].dataSync()[0].toFixed(3)}`);