将TensorflowJS模型保存到Firebase存储的最佳实践？

Question

似乎有可能进行基于HTTP请求的“发布”。

https://www.tensorflow.org/js/guide/save_load

https://firebase.google.com/docs/functions/http-events

担心我可能使这一过程变得过于复杂，是否有一种简单的方法可以在客户端js中创建json文件（也许也避免保存到本地存储中？），然后使用put函数简单地上传到存储中？] >https://firebase.google.com/docs/storage/web/upload-files

在这些领域经验不足，找不到适合此方案的任何东西。

查看：

似乎正在使用云功能Write image file to Firebase Storage from HTTP function

更新：

当前正在研究基于内置Tensorflowjs HTTP请求

的保存（具有权重的bin文件和模型结构json文件），该保存将由云函数处理，不确定这是否是最佳方法要走，还是行得通，但到目前为止我是最好的领导者。

似乎有可能进行基于HTTP请求的“发布”保存。 https://www.tensorflow.org/js/guide/save_load https://firebase.google.com/docs/functions/http-events担心我可能会过于复杂...

Answer 1

我的客户端Tensorflow JS请求通过HTTP请求保存到云存储。也许有更好的方法可以做到这一点，但这至少对我有用。