NeuroWhAI/tfjs test.html

## tfjs test.html
<!doctype html>
<html>
<head>
    <title>TF.js Test</title>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.6.1"></script>
    <script type="text/javascript">
        // 선형회귀 모델 생성
        const model = tf.sequential();
        model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));

        // 학습을 위한 준비 : 손실 함수와 최적화 함수를 설정
        model.compile({loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd'});

        // 학습 데이터 생성
        const xs = tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [4, 1]);
        const ys = tf.tensor2d([1, 3, 5, 7], [4, 1]);

        // 데이터를 사용해서 학습
        model.fit(xs, ys).then(() => {
            // 학습된 모델을 가지고 추론
            model.predict(tf.tensor2d([5], [1, 1])).print();
        });
    </script>
</head>
<body>
    콘솔을 확인하세요.
</body>
</html>
	<!doctype html>
	<html>
	<head>
	<title>TF.js Test</title>
	<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.6.1"></script>
	<script type="text/javascript">
	// 선형회귀 모델 생성
	const model = tf.sequential();
	model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));

	// 학습을 위한 준비 : 손실 함수와 최적화 함수를 설정
	model.compile({loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd'});

	// 학습 데이터 생성
	const xs = tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [4, 1]);
	const ys = tf.tensor2d([1, 3, 5, 7], [4, 1]);

	// 데이터를 사용해서 학습
	model.fit(xs, ys).then(() => {
	// 학습된 모델을 가지고 추론
	model.predict(tf.tensor2d([5], [1, 1])).print();
	});
	</script>
	</head>
	<body>
	콘솔을 확인하세요.
	</body>
	</html>