diff --git a/images/算法/DataType.jpg b/images/算法/DataType.jpg
new file mode 100644
index 0000000..d618fff
Binary files /dev/null and b/images/算法/DataType.jpg differ
diff --git a/images/算法/DataTypeMap.jpg b/images/算法/DataTypeMap.jpg
new file mode 100644
index 0000000..8b39bd0
Binary files /dev/null and b/images/算法/DataTypeMap.jpg differ
diff --git a/images/算法/训练素材.jpg b/images/算法/训练素材.jpg
new file mode 100644
index 0000000..fa6dc11
Binary files /dev/null and b/images/算法/训练素材.jpg differ
diff --git a/source/_posts/算法/TensorFlow.js初见(1).md b/source/_posts/算法/TensorFlow.js初见(1).md
new file mode 100644
index 0000000..d4cafba
--- /dev/null
+++ b/source/_posts/算法/TensorFlow.js初见(1).md
@@ -0,0 +1,242 @@
+---
+title: TensorFlow.js初见(1)
+date: 2021-4-1 15:00:28
+tags: 
+  - TensorFlow
+  - 机器学习
+categories: 
+  - 算法
+---
+
+`TensorFlow`是Google发布的一个机器学习框架，可以构建和训练机器学习模型
+把机器学习的应用门槛降低了很多
+并且有对应的js版本，可以在nodejs或者浏览器环境运行
+
+<!-- more -->
+
+### 基础知识准备
+
+#### 张量(Tensors)
+`tf.Tensor`是TensorFlow.js中的最重要的数据单元，它是一个形状为一维或多维数组组成的数值的集合。tf.Tensor和多维数组其实非常的相似。
+一个tf.Tensor还包含如下属性:
+
++ `rank`: 张量的维度
++ `shape`: 每个维度的数据大小，代表了张量的形状
++ `dtype`: 张量中的数据类型
+
+```typescript
+import * as tf from '@tensorflow/tfjs-node'
+
+const a = tf.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6, 7]])
+console.log('rank:', a.rank) // 2
+console.log('shape:', a.shape) // [3,2]
+console.log('dtype:', a.dtype) // float32
+a.print()
+/*
+ [[1, 2],
+  [3, 4],
+  [5, 6]]
+*/
+```
+从上述执行结果可以发现，超出边界的数据会被舍弃
+**tf.tensor**函数包含三个参数，后两个参数是可选的
++ values: 原始数据
++ shape: 数组，指定每个维度的数据大小(不指定则根据原始数据的多维数组层级决定)
++ dtype: 数据类型，只能是下面的几种值
+> ![DataType](/images/算法/DataType.jpg)
+> ![DataTypeMap](/images/算法/DataTypeMap.jpg)
+
+#### 操作
+张量可以进行一些处理和运算，但是张量对象本身是**不可变**的
+这些操作都会产生新的张量对象
+
+**改变形状**
+```typescript
+const a = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]);
+const b = a.reshape([4, 1]);
+b.print();
+/*
+ [[1],
+  [2],
+  [3],
+  [4]]
+*/
+```
+上述代码表示将张量改变为第一层维度的长度为4，第二层维度的长度为1
+
+**运算**
+```typescript
+// 对所有数据平方
+const x = tf.tensor([1, 2, 3, 4])
+const y = x.square()  // 相当于 tf.square(x)
+y.print()
+```
+
+```typescript
+// 将两个张量逐个相加
+const a = tf.tensor([1, 2, 3, 4])
+const b = tf.tensor([10, 20, 30, 40])
+const y = a.add(b)  // 相当于 tf.add(a, b)
+y.print()
+```
+执行add的情况两个张量的形状和数据类型必须一致
+
+
+### 模型训练
+作为一个初见HelloWorld，这是一个垃圾分类识别图片的demo
+使用nodejs环境来执行这个过程
+
+#### 1、安装nodejs版本的TensorFlow
+
+```
+npm install @tensorflow/tfjs-node
+```
+当然它底层是在调用C++库，在windows环境需要使用node-gyp进行编译
+相比之下，mac和linux环境安装会顺利很多
+
+> 为了代码的编写方便，我也添加了TypeScript的基础环境
+```json
+"dependencies": {
+  "@tensorflow/tfjs-node": "^3.3.0",
+  "typescript": "^4.2.3"
+},
+"devDependencies": {
+  "ts-node": "^9.1.1"
+}
+```
+
+#### 2、准备训练素材
+[下载地址](https://cdn.colorfulsweet.site/resources/train.zip)
+![训练素材](/images/算法/训练素材.jpg)
+这里有4种类型的垃圾，每一种里面都有大量的图片
+
+#### 3、读取训练素材
+这里主要就是一些nodejs当中读写文件的API
+```typescript
+/*
+根据实际情况定义 trainDir 和 outputDir
+也就是读取训练素材的目录和产出输出的目录
+*/
+// 读取目录，获取到的是固定顺序的4种类型的名称
+const types = fs.readdirSync(trainDir)
+// 写入到文件，为后续的模型使用做准备
+fs.writeFileSync(`${outputDir}/types.json`, JSON.stringify(types))
+
+const imageData: {imagePath: string, dirIndex: number}[] = []
+types.forEach((dir: string, dirIndex: number) => {
+  // 获取每个类型当中所有的图片名称
+  const imgNames = fs.readdirSync(`${trainDir}/${dir}`)
+  imgNames.forEach(imgName => {
+    imageData.push({
+      imagePath: `${trainDir}/${dir}/${imgName}`,
+      dirIndex // 这个index用于区分该图片属于哪种类型
+    })
+  })
+})
+```
+这里拿到的imageData是一个包含所有训练素材路径和类别索引的数组
+
+#### 4、图片数据转化为张量
+```typescript
+/**
+ * 图片数据处理
+ * @param buffer 图片数据Buffer
+ * @returns 
+ */
+const img2x = (buffer: Buffer) => {
+  // tf.tidy 执行后就会清除所有的中间张量，并释放它们的GPU内存(相当于优化运行过程, 这一层包装也可以不要)
+  return tf.tidy(() => {
+    // 图片格式转换
+    const imgTs = tf.node.decodeImage(new Uint8Array(buffer))
+    // 图片尺寸转换
+    const imgTsResized = tf.image.resizeBilinear(imgTs, [224, 224])
+    // 将像素值归一化到[-1, 1]
+    /**
+     * 图片像素值是[0, 255]
+     * 先减去 255 / 2, 此时区间是[-127.5, 127.5]
+     * 再除以 255 / 2, 此时区间是[-1, 1]
+     * reshape进行模型转换
+     * 224,224代表尺寸 3代表RGB图片 1代表把图片放在数字1(拓展一维)
+     */
+    return imgTsResized.toFloat().sub(255 / 2).div(255 / 2).reshape([1, 224, 224, 3])
+  })
+}
+```
+
+#### 5、对大量训练素材进行处理
+由于直接把所有图片读取后转化为张量，会占用大量内存
+TensorFlow支持使用生成器函数进行分批处理
+> `imageData`为第3步中得到的图片路径数据
+```typescript
+// 将图片数据打乱顺序 便于观察训练效果
+tf.util.shuffle(imageData)
+// 防止数据过多全部读入内存无法容纳
+// 所以使用生成器函数进行分批读取
+const dataset = tf.data.generator(function* () {
+  const batchSize = 32
+  for(let index = 0 ; index < imageData.length ; index += batchSize) {
+    const end = Math.min(index + batchSize, imageData.length)
+    yield tf.tidy(() => {
+      const inputs = []
+      const labels: number[] = []
+      for(let readIndex = index ; readIndex < end ; readIndex ++) {
+        // 同步读取图片，得到Buffer对象
+        const imgBuffer = fs.readFileSync(imageData[readIndex].imagePath)
+        inputs.push(img2x(imgBuffer))
+        labels.push(imageData[readIndex].dirIndex)
+      }
+      // 封装为Tensor的嵌套数组
+      const xs = tf.concat(inputs)
+      const ys = tf.tensor(labels)
+      return {xs, ys}
+    })
+  }
+})
+```
+
+#### 6、加载模型进行复用
+这里使用MobileNet这个模型进行复用
+所需文件: 
+[model.json](https://cdn.colorfulsweet.site/resources/MobileNet/model.json)
+[group1-shard1of1.bin](https://cdn.colorfulsweet.site/resources/MobileNet/group1-shard1of1.bin)
+```typescript
+// 加载模型
+const mobilenet = await tf.loadLayersModel(`file://${process.cwd()}/resource/model.json`)
+// 复用该模型 并截断部分
+const model = tf.sequential() // 定义一个连续的模型
+for(let i = 0 ; i <= 86 ; i++) {
+  const layer = mobilenet.layers[i]
+  layer.trainable = false
+  model.add(layer)
+}
+model.add(tf.layers.flatten()) // 数据扁平化
+model.add(tf.layers.dense({ // 隐藏层
+  units: 10, // 神经元个数
+  activation: 'relu', // 激活函数
+}))
+model.add(tf.layers.dense({ // 输出层
+  units: types.length,
+  activation: 'softmax'
+}))
+// 训练模型
+
+// 定义损失函数和优化器
+model.compile({
+  loss: 'sparseCategoricalCrossentropy', // 损失函数
+  optimizer: tf.train.adam(), // 优化器
+  metrics: ['acc'/* 准确度的度量 */] // 度量单位
+})
+```
+
+#### 7、执行训练
+如果是一次性读取所有文件，直接使用`fit`方法
+如果是生成器函数分批读取的，使用`fitDataset`方法
+```typescript
+// 使用fit方法进行训练(让模型参数尽可能拟合图片数据)
+await model.fitDataset(dataset, {
+  epochs: 20 // 执行多少轮训练
+})
+// 使用save方法保存模型文件
+await model.save(`file://${process.cwd()}/output`)
+```
+执行完毕后，就在output里面得到了训练好的模型文件
\ No newline at end of file