我一直在尝试找出如何以异步方式使用 tensorflowJS 执行预测。我所有的尝试都导致预测函数阻塞了我的代码。

查看 docs ，我看到大多数函数都被定义为异步函数并返回一个 promise ，例如 tf.loadLayersModel，它也可以异步地为我工作，没有任何阻塞。

然而，predict不返回 promise ，而是直接返回一个 tf.Tensor。我尝试将预测包装在自定义定义的异步函数中，例如:

compute = async(data) => {
  var tensor = tf.tensor(data, [1, 100])
  var prediction = this.model.predict(tensor)
  return prediction.data()
}

但预测仍然阻止我的代码执行。

使用 TensorflowJS 进行异步推理的正确方法是什么？

最佳答案

问题是您不能将阻塞操作包装在 promise 中，因为这不仅仅是它的工作方式。请参阅这个虚构的示例(这基本上就是您正在做的):

const blockFunction = () => {
  const endBlock = Date.now() + 2000
  while(Date.now() < endBlock){}
}

const promisedBlocking = () => new Promise((res, rej) => {
  const endBlock = Date.now() + 2000

  while (Date.now() < endBlock) {}
  return res('I cannot resolve before the blocking IO')
})

console.log('before blocking')
blockFunction()
console.log('after blocking')


console.log('before promised blocking')
promisedBlocking()
.then(console.log)
console.log('after promised blocking')

如果您将 tensorflow 与节点一起使用，您可以将函数调用包装在一个单独的文件中，并使用子进程调用它(参见 fork 方法)，或者如果您在浏览器中使用 TF，则执行后台功能使用WebWorkers

https://stackoverflow.com/questions/56289685/