目标：使用TensorFlow.js在服务器端构建用于训练和分类模型的Node.jsWeb服务器我正在尝试执行this tutorial以学习TensorFlow. js。
预期成果：服务器应该在本地运行在一个适当的端口上，如所示。
$ npm run start-server
...
> Running socket on port: 8001
Epoch 1 / 1
eta=0.0 ========================================================================================================>
2432ms 34741us/step - acc=0.429 loss=1.49实际结果：服务器未运行
@MacBook-Pro baseball % npm run start-server
> tfjs-examples-baseball-node@0.2.0 start-server
> node server.js
zsh: illegal hardware instruction npm run start-server我的硬件和软件配置：
- MacBook Pro（13英寸，M1，2020年）
- 芯片：苹果M1
- macOS大苏尔版本11.4
- @tensorflow /tfjs节点：第1.3.2节
- Node.js版本：版本14.17.5
- Xcode 12.5.1 /构建版本12 E507
在这个阶段，我已经记不起我读过多少个Github问题和Stackoverflow问题来解决这个问题，但没有成功。
1.尝试使用之前版本的@tensorflow/tfjs-node，如1.2.0和1.0.0。
1.已尝试最新版本的@tensorflow/tfjs-node，即3.8.0
1.检查我的Mac电脑上是否安装了Python 2.7.16和Python 3.9.6。
1.已删除node_modules和package-lock. json并运行npm安装
1.已将Node.js更新为最新版本。
1.已确保安装了Xcode。
这似乎是一个硬件兼容性问题，但我无法找到解决方案。请注意，我正在尝试使用TensorFlow的Javascript实现，而不是Python。
2条答案
按热度按时间62o28rlo1#
首先，
tfjs-node包括二进制tensorflow实现（与python相同），JS部分只是一个 Package 器（tfjs-node安装程序实际上构建了到二进制的NAPI绑定）第二，这是M1 CPU，不模拟x86指令集-并且根本不支持高级指令（例如AVX）。
由于您已经尝试过旧的
tfjs-nodev1.2（AVX之前的最后一个版本），唯一合适的解决方案是在M1硬件上从头构建tfjs-node-这是一个相当痛苦的过程，但并非不可能如果你在github上搜索别人的端口，你可能会很幸运
更新日期：
苹果已经创建了一个TF分支，它使用苹果基于TF 2.4RC的ML库（以及可选的
Metal库），但看起来维护得不好--最后一次更新是在2021年3月。
第一步是让TF在Python中工作
那么就需要重新构建
@tensorflow/tfjs-node包以使用该库，而不是预先绑定的库pcww981p2#
好吧，如果你用的是Mac或者Linux，
brew uninstall node然后尝试
npm start或任何您希望的操作。我的问题就是这样解决的。希望它也能从你的Angular 解决这个问题。谢谢。