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# MobileNet 前端部署示例
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本节介绍部署PaddleClas的图像分类mobilenet模型在浏览器中运行，以及@paddle-js-models/mobilenet npm包中的js接口。
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## 1. 前端部署图像分类模型
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图像分类模型web demo使用[**参考文档**](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/develop/examples/application/js/web_demo)
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## 2. MobileNet js接口
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import * as mobilenet from "@paddle-js-models/mobilenet";
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# mobilenet模型加载和初始化
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await mobilenet.load()
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# mobilenet模型执行预测，并获得分类的类别
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const res = await mobilenet.classify(img);
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console.log(res);
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**load()函数参数**
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> * **Config**(dict): 图像分类模型配置参数，默认值为 {Path: 'https://paddlejs.bj.bcebos.com/models/fuse/mobilenet/mobileNetV2_fuse_activation/model.json', fill: '#fff', mean: [0.485, 0.456, 0.406],std: [0.229, 0.224, 0.225]}; 其中，modelPath为js模型路径，fill 为图像预处理padding的值，mean和std分别为预处理的均值和标准差。
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**classify()函数参数**
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> * **img**(HTMLImageElement): 输入图像参数，类型为HTMLImageElement。
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