tensorflow - TensorFlow.js 预测 2D 数据（单值）

Question

我的目标是预测函数给定x值的单个y值。为此，我创建了随机测试数据集并遵循以下教程： https ://codelabs.developers.google.com/codelabs/tfjs-training-regression

这是我的问题：如何根据单个值从训练有素的模型中进行预测？

我按照多测试数据集教程中的描述进行了尝试：

function predictValue(tensorData,model, val){   
    const {inputMax, inputMin, labelMin, labelMax} = tensorData;  
    
    const xs = tf.linspace(0, 1, 100);      
    const preds = model.predict(tf.tensor([val], [1, 1]));      
    
    const unNormXs = xs
      .mul(inputMax.sub(inputMin))
      .add(inputMin);
    
    const unNormPreds = preds
      .mul(labelMax.sub(labelMin))
      .add(labelMin);
    
    console.log("Prediction:" + unNormPreds.dataSync()[0]);
}

但实际上价值与真实价值相去甚远。但是绘制的预测图看起来非常接近真实值。我在这里错过了什么吗？对于tensordata我使用数据的变量，该数据是从之前的测试数据集生成的（in convertToTensor）。

非常感谢任何帮助。谢谢！

标签： tensorflowdeep-learningtensorflow.js