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Curso de TensorFlow.js

Curso de TensorFlow.js

Alejandro Santamaria

Alejandro Santamaria

Entrenando un modelo de regresi贸n lineal

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codigo de esta clase:
crear index,html

<!DOCTYPE html>

<html lang="es">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
            
    <title> Modelo Regresion </title>

    <!-- Importar TensorFlow.js -->
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/[email protected]/dist/tf.min.js"></script>
    <!-- Importar tfjs-vis  Visualizacion-->
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/[email protected]/dist/tfjs-vis.umd.min.js"></script>
 
</head>

<body>
    <!-- Importar el archivo principal -->
    <script src="script.js"></script>
</body>
</html>

y en la misma carpeta debemos crear un archivo script.js

/*

{
	"IngresoPromedioZona": 79545.45857,
	"EdadPromedioZona": 5.682861322,
	"NumeroDeCuartosPromedio": 7.009188143,
	"NumeroRecamarasPromedio": 4.09,
	"PoblacionZona": 23086.8005,
	"Precio": 1059033.558,
	"Direccion": "No disponible"
	}


*/

async function getData() {
    const datosCasasR = await fetch('https://static.platzi.com/media/public/uploads/datos-entrenamiento_15cd99ce-3561-494e-8f56-9492d4e86438.json');  
    const datosCasas = await datosCasasR.json();  
    const datosLimpios = datosCasas.map(casa => ({
      precio: casa.Precio,
      cuartos: casa.NumeroDeCuartosPromedio
    }))
    .filter(casa => (casa.precio != null && casa.cuartos != null));
    
    return datosLimpios;
  }
  
  function visualizarDatos(data){
    const valores = data.map(d => ({
      x: d.cuartos,
      y: d.precio,
    }));
  
    tfvis.render.scatterplot(
      {name: 'Cuartos vs Precio'},
      {values: valores}, 
      {
        xLabel: 'Cuartos',
        yLabel: 'Precio',
        height: 300
      }
    );
  }

function crearModelo(){
  const modelo = tf.sequential(); 
    
  // agregar capa oculta que va a recibir 1 dato
  modelo.add(tf.layers.dense({inputShape: [1], units: 1, useBias: true}));
  
  // agregar una capa de salida que va a tener 1 sola unidad
  modelo.add(tf.layers.dense({units: 1, useBias: true}));

  return modelo;
}

async function run() {

    const data = await getData();

    visualizarDatos(data);

    crearModelo();
    
}

run();



Quiero cargar el archivo de forma local como muestra en el ejemplo, pero me sale 鈥淧edido de origen cruzado bloqueado鈥 no encuentro como sortear eso. Remoto funciona, pero quiero aprender a resolverlo cargandolo local.

parceros si el archivo no les carga consumanlo por que es muy pesado

const dataJson =async()=>{

    try{
        let response =await fetch('https://static.platzi.com/media/public/uploads/datos-entrenamiento_15cd99ce-3561-494e-8f56-9492d4e86438.json')
        let json= await response.json()
        // console.log(json) 
        return json
    }
    catch(err){
        console.error(err);
        
    }
}


dataJson().then(function (data) {
    let json
    json=data
    console.log(json)
})

Chicos si trabajan con VSCODE pueden utilizar la extencion LIVE SERVER para trabajar desde un servidor y poder solucionar los problemas de lectura de json. a mi me funciono!
aca les dejo el link
https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ritwickdey.LiveServer

<code> 
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Modelo de Regresion</title>
    <!--Import TSjs-->
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/[email protected]/dist/tf.min.js"></script>
    <!--Import TSjs para Visualizacion-->
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/[email protected]/dist/tf.min.js"></script>
</head>

<body>
    <!--Import touch js-->
    <script src="script.js"></script>
</body>

</html>

Wow! Aqui ya empieza la cosa seria.