你能在应用程序平台上部署经过预训练的问答TensorFlow.js模型吗？您需要了解的一切！

随着机器学习（ML）领域的发展，使用这种技术的环境清单也在不断增加。这些环境之一是网络浏览器，近年来，浏览器ML库（如TensorFlow.js）已变得越来越流行。使用这些库，开发人员可以直接在浏览器中构建和训练ML模型，无需编写代码即可创建复杂的Web应用程序。

在本文中，我们将介绍如何将预训练的TensorFlow.js问答模型部署到应用程序平台上。问答模型是一种特殊的ML模型，可以回答有关特定主题的问题。我们将使用预训练的TensorFlow.js问答模型，该模型可以在TensorFlow.js Hub上找到。

要在应用程序平台上部署预训练的TensorFlow.js问答模型，您需要执行以下步骤：

1. 将模型添加到您的应用程序中。

首先，您需要将预训练的TensorFlow.js问答模型添加到您的应用程序中。为此，您可以使用以下代码：

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/tfjs-question-answering"></script>

2. 加载模型。

接下来，您需要加载预训练的TensorFlow.js问答模型。为此，您可以使用以下代码：

const model = await tf.loadGraphModel('model.json');

3. 准备您的问题。

接下来，您需要准备您的问题。为此，您需要将问题转换为一个可以由模型理解的形式。您可以使用以下代码来做到这一点：

const question = 'What is the capital of France?';
const questionTensor = tf.tensor([question]);

4. 运行模型。

接下来，您需要运行模型来回答问题。为此，您可以使用以下代码：

const answers = await model.predict(questionTensor);

5. 获取答案。

最后，您需要从模型中获取答案。为此，您可以使用以下代码：

const answer = answers[0].answer;

现在，您已经将预训练的TensorFlow.js问答模型部署到应用程序平台上，您可以使用它来回答有关特定主题的问题。

我们希望本指南对您有所帮助。如果您有任何问题，请随时与我们联系。