如何获取TensorFlow.js模型中对应NumPy数组的tensor2d实际值

你之前的写法错误根源在于参数传递逻辑错位：model.predict()要求输入为张量，你将取值操作放在输入参数中自然触发类型错误，正确流程是先调用predict得到输出张量，再从输出张量中提取数值，可选方案如下：

方案1：同步取值（适合小尺寸张量场景） #

调用张量内置的同步取值方法直接获取结果：

const x = tf.tensor2d([company_name])
const output = model.predict(x)

// 方式A：转为嵌套数组，对应shape为[1,1]的二维张量直接取[0][0]
const resultArr = output.arraySync()
const targetValue = resultArr[0][0]
console.log(targetValue) // 输出38.340986这类具体数值

// 方式B：转为扁平一维数组，取第0位即可
const resultData = output.dataSync()
const targetValue2 = resultData[0]

// 方式C：直接按坐标取值，二维张量传入行列索引
const targetValue3 = output.get(0, 0)

// 取值完成后手动释放张量内存，避免内存泄漏
x.dispose()
output.dispose()

方案2：异步取值（适合大尺寸张量，避免阻塞主线程） #

使用异步API配合Promise或者async/await语法实现取值：

// Promise写法
const x = tf.tensor2d([company_name])
const output = model.predict(x)
output.array().then(resultArr => {
  const targetValue = resultArr[0][0]
  console.log(targetValue)
  x.dispose()
  output.dispose()
})

// async/await写法
async function getPredictResult() {
  const x = tf.tensor2d([company_name])
  const output = model.predict(x)
  const resultArr = await output.array()
  const targetValue = resultArr[0][0]
  x.dispose()
  output.dispose()
  return targetValue
}
// 调用函数获取结果
getPredictResult().then(val => console.log(val))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Radon333