使用TensorFlow.js预测时如何解决‘object null is not iterable’错误？

问题重现 #

我在构建序列分类器时按以下流程操作：

1. 用TensorFlow.Keras训练模型，通过Python代码转为TFJS格式：

tfjs.converters.save_keras_model(model, './')

2. 在JavaScript中通过ES模块加载模型：

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

var model = null;
async function loadModel() {
    model = await tf.loadLayersModel('assets/model/model.json');
    console.log('Loaded')
}
loadModel();

3. 编写预测函数：

async function pred() {
    tens = tf.zeros([batchSize, sentenceLength]);
    const preds = await model.predict(tens);
    return preds;
}

调用pred()时触发错误：

TypeError: object null is not iterable (cannot read property Symbol(Symbol.iterator))

错误指向model.predict()行，排查后发现问题出在index.html中的全局脚本引入：

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@2.0.0/dist/tf.min.js"></script>

移除该行后错误消失。

问题原因 #

同时使用ES模块导入和CDN全局脚本引入会导致TensorFlow.js的内部命名空间冲突，模型加载后实例出现异常，调用predict方法时触发空对象迭代的错误。

解决方法 #

确保只使用一种方式引入TensorFlow.js：

• 保留ES模块的import * as tf from '@tensorflow/tfjs'，删除CDN脚本标签；
• 或者放弃ES模块导入，仅使用CDN全局脚本，此时代码中不需要import语句，直接使用全局的tf对象。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Syed Salman