如何在tensorflow.js中使用自定义模型对图像进行分类？

// 导入所需的库和模型
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
import * as tfvis from '@tensorflow/tfjs-vis';
import { getImages, preprocessImages, getLabels } from './data'; // 假设有自定义的数据处理函数

// 准备训练数据集
const images = getImages(); // 获取图像数据
const labels = getLabels(); // 获取标签数据

// 数据预处理
const processedImages = preprocessImages(images); // 对图像数据进行预处理

// 构建模型
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.flatten({ inputShape: [224, 224, 3] }));
model.add(tf.layers.dense({ units: 256, activation: 'relu' }));
model.add(tf.layers.dense({ units: 10, activation: 'softmax' }));

// 编译模型
model.compile({ optimizer: 'adam', loss: 'categoricalCrossentropy', metrics: ['accuracy'] });

// 训练模型
const history = await model.fit(processedImages, labels, { epochs: 10, batchSize: 32 });

// 可视化训练过程
tfvis.show.history({ name: '训练过程' }, history);

// 评估模型
const testImages = getTestImages(); // 获取测试图像数据
const processedTestImages = preprocessImages(testImages); // 对测试图像数据进行预处理
const testLabels = getTestLabels(); // 获取测试标签数据
const evalResult = model.evaluate(processedTestImages, testLabels);

console.log('测试准确率:', evalResult[1].dataSync()[0]);

// 使用模型进行预测
const predictImages = getPredictImages(); // 获取待预测图像数据
const processedPredictImages = preprocessImages(predictImages); // 对待预测图像数据进行预处理
const predictions = model.predict(processedPredictImages);

predictions.print(); // 打印预测结果