本地TFJS模型（迁移学习MobileNet）返回错误的预测。

此问题可能是由以下原因导致的：

1. 数据格式错误：请确保输入到模型中的数据格式正确。例如，在使用图像分类模型时，请检查图像的大小和通道数是否符合模型的要求。

2. 模型误差：尝试重新训练模型，看看是否可以获得更准确的结果。也可以尝试使用其他迁移学习模型，以获得更好的表现。

3. JavaScript错误：如果使用JavaScript编写代码，可能会出现错误。请检查代码是否正确，并尝试手动运行代码以查找潜在的错误。

以下是使用tfjs模型进行迁移学习的示例代码：

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

// Load pretrained MobileNet model
const mobilenet = await tf.loadLayersModel('https://tfhub.dev/google/tfjs-model/imagenet/mobilenet_v2_130_224/feature_vector/2');

// Freeze MobileNet model and add new output layer for classification
mobilenet.layers.forEach(layer => layer.trainable = false);
const model = tf.sequential();
model.add(mobilenet);
model.add(tf.layers.dense({ units: 5, activation: 'softmax' }));

// Compile model with desired optimizer and loss function
model.compile({ 
  optimizer: 'adam', 
  loss: 'categoricalCrossentropy',
  metrics: ['accuracy']
});

// Train model using data
await model.fit(X_train, y_train, { 
  epochs: 10, 
  validationData: [X_valid, y_valid] 
});

// Make predictions on test data
const predictions = model.predict(X_test);

// Get the class with the highest probability for each example
const predictedLabels = predictions.argMax(-1);

// Check accuracy of predictions
const testAcc = tf.metrics.categoricalAccuracy(y_test, predictions).dataSync()[0];
console.log(`Test accuracy: ${testAcc}`);

请注意，在此示例中，我们使用了预训练的MobileNet模型，并在其之上添加了一个新的输出层，以进行分类。我们还将所有层都设置为不可训练，以防止手动调整层的权重。最后，我们使用数据拟合模型，并使用测试集进行验证。当我们进行预测时，我们获取每个示例的最高概率所在的类别，并通过度量分类准