Среда сборки tensorflowjs(1) для машинного обучения на стороне браузера

JavaScript
Среда сборки tensorflowjs(1) для машинного обучения на стороне браузера

Это 17-й день, когда я участвую в Gengwen Challenge, проверьте подробности мероприятия:Обновить вызов

TensorFlow.js — это библиотека JavaScript для обучения и развертывания моделей машинного обучения в браузере и Node.js.

cover.png

Легко писать приложения для машинного обучения

Нам интересно попробовать машинное обучение, даже если мы не знаем деталей низкоуровневого машинного обучения, такого как тензоры или оптимизаторы. пройти через Построенный на основе TensorFlow.js, ml5.js упрощает написание приложений машинного обучения. ml5.js позволяет нам легко использовать алгоритмы и модели машинного обучения в браузере с кратким и понятным API.

Если вы знакомы с тензорами, слоями, оптимизаторами и функциями потерь и хотите разрабатывать более персонализированные пользовательские модели, TensorFlow.js предлагает поддержку для тех, кто знаком с JavaScript.

Модели с легкостью с использованием python

  • Существующие обученные модели можно преобразовать в модели, которые можно использовать в веб-интерфейсе, но должны поддерживаться только собственные keras и tensorflow от Google.

002.jpeg

богатые примеры

tfjs-examples предоставляет небольшие примеры кода для реализации различных задач машинного обучения с использованием TensorFlow.js.

визуализация

tfjs-vis — это небольшая библиотека для визуализации в браузере, которую необходимо использовать вместе с TensorFlow.js.

001.jpeg

Установите TensorFlow.js в браузере и на сервере

Установка браузера

Есть два способа использовать TensorFlow.js на стороне браузера.

  • Импорт TensorFlow.js с помощью тегов скрипта
  • Вы также можете установить или создать проект TensorFlow.js с помощью NPM, используя такие инструменты сборки, как Parcel, WebPack или Rollup.

Если вы новичок в веб-разработке или никогда не слышали о таких инструментах, как webpack или посылка, рекомендуется использовать теги сценария для импорта TensorFlow.js. Если эти инструменты являются новыми для вас, рекомендуется использовать инструменты сборки.

Установите TensorFlow.js, импортировав теги

Используйте следующие теги для импорта TensorFlow.js

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@2.0.0/dist/tf.min.js"></script>
Установите TensorFlow.js с помощью инструментов сборки
yarn add @tensorflow/tfjs

npm install @tensorflow/tfjs

Установка нодейс

TensorFlow.js можно установить с помощью npm или yarn.

  • Первый вариант — установить TensorFlow.js в комплекте с c++.
yarn add @tensorflow/tfjs-node

npm install @tensorflow/tfjs-node
  • Если (только для систем Linux) графический процессор NVIDIA® уже установлен в системе, вы можете установить TensorFlow.js, поддерживающий графический процессор.
yarn add @tensorflow/tfjs-node-gpu

npm install @tensorflow/tfjs-node-gpu
  • Конечно, вы также можете установить версию JavaScript напрямую.Эта версия имеет более низкую производительность, чем две предыдущие версии.
yarn add @tensorflow/tfjs

npm install @tensorflow/tfjs
Категории