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将以下代码添加到HTML文件：
<html> <head> <！-加载TensorFlow.js-> <script src = “” https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs/dist/tf.min.js“ > </脚本> <！-将您的代码放在下面的脚本标签中。您也可以使用外部.js文件-> <script> //注意，这里没有'import'语句。由于上面的脚本标签，'tf'在索引页上//可用。 //定义线性回归模型。 const model = tf 。顺序（）; 模型。添加（tf 。层。密集（{单位：1 ，inputShape ：[ 1 ]}））; //准备要训练的模型：指定损失和优化器。 模型。编译（{损失：' meanSquaredError ' ，优化器：' sgd ' }）; //生成一些综合数据进行训练。 const xs = tf 。tensor2d （[ 1 ，2 ，3 ，4 ]，[ 4 ，1 ]）; const ys = tf 。tensor2d （[ 1 ，3 ，5 ，7 ]，[ 4 ，1 ]）; //使用数据训练模型。 模型。适合（xs ，ys ）。然后（（）=> { //使用模型上做一个数据推理点模型以前没有见过：//打开浏览器devtools查看输出模型。预测（TF 。tensor2d （[ 5 ]，[ 1 ，1 ]））。打印（）; }）; </ script> </ head> <body> </ body> </ html>在浏览器中打开该HTML文件，代码应运行！使用yarn 或 npm将TensorFlow.js添加到您的项目中。注意：因为我们使用ES2017语法（例如import），所以此工作流程假设您使用的是现代浏览器或捆绑程序/编译器，将代码转换为旧版浏览器可以理解的内容。查看 示例 ，了解如何使用Parcel构建代码。但是，您可以自由使用自己喜欢的任何构建工具。
从' @ tensorflow / tfjs '导入* 作为 tf ; //定义线性回归模型。 const model = tf 。顺序（）; 模型。添加（tf 。层。密集（{单位： 1 ， inputShape ： [ 1 ]}））; //准备要训练的模型：指定损失和优化器。 模型。编译（{损失： ' meanSquaredError ' ， 优化器： ' sgd ' }）; //生成一些综合数据进行训练。 const xs = tf 。tensor2d （[ 1 ， 2 ， 3 ， 4 ]， [ 4 ， 1 ]）; const ys = tf 。tensor2d （[ 1 ， 3 ， 5 ， 7 ]， [ 4 ， 1 ]）; //使用数据训练模型。 模型。适合（xs ， ys ）。然后（（） => { //使用模型上做一个数据推理点模型以前没有见过：模型。预测（TF 。tensor2d （[ 5 ]，[ 1 ，1 。]））打印（） ; }）;
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