TensorFlow.js 是一个开源的用于开发机器学习项目的 WebGL-accelerated javascript 库。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等,且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。 机器学习研究的范围 那么,学习机器学习之前,对于其中的一些概念我们需要有所了解。 我们解决一个问题有两种模式:一种...
参考文章: TensorFlow For JavaScript 指南——训练模型:tensorflow.org/js/guide 适用于 Keras 用户的 TensorFlow.js 层 API:tensorflow.org/js/guide TensorFlow.js Layers: High-Level Machine Learning Model API:@tensorflow/tfjs-layers 发布于 2023-03-03 23:17・上海 ...
TensorFlow是Google推出的开源机器学习框架,并针对浏览器、移动端、IOT设备及大型生产环境均提供了相应的扩展解决方案,TensorFlow.js就是JavaScript语言版本的扩展,在它的支持下,前端开发者就可以直接在浏览器环境中来实现深度学习的功能,尝试过配置环境的读者都知道这意味着什么。浏览器环境在构建交互型应用方面有着天然优...
TensorFlow.js 提供了WebAssembly 后端(wasm),可实现 CPU 加速,并且可以替代普通的 JavaScript CPU (cpu) 和 WebGL 加速 (webgl) 后端。用法如下: // Set the backend to WASM and wait for the module to be ready. tf.setBackend('wasm'); tf.ready().then(() => {...}); 如果您的服务器在不...
TensorFlow.js 是一个开源的用于开发机器学习项目的 WebGL-accelerated JavaScript 库。TensorFlow.js 可以为你提供高性能的、易于使用的机器学习构建模块,允许你在浏览器上训练模型,或以推断模式运行预训练的模型。TensorFlow.js 不仅可以提供低级的机器学习构建模块,还可以提供高级的类似 Keras 的 API 来构建神经网络。
另外，1.7.0版的TensorFlow也支持更多的语言以及平台，它甚至也具备支持JavaScript的能力，可以在浏览器中通过网页接口进行机器学习工作，还可以导入脱机训练的TensorFlow和Keras模型来进行预测，并且对WebGL实现了无缝支持的能力。图｜新版TensorFlow也支持了TensorFlow Hub功能，可大幅加速模型的可重复使用部分的发现、发布与...
JavaScript+TensorFlow.js让你在视频中瞬间消失随着科技的日新月异,人们对视频处理和计算机视觉的兴趣与日俱增。近年来,深度学习在计算机视觉领域取得了显著的突破。其中,TensorFlow.js 是一个备受瞩目的工具,它使得在网页浏览器中使用深度学习成为可能。今天,我们将展示如何使用 JavaScript 和 TensorFlow.js 让视频中的...
TensorFlow.js 是 TensorFlow 的 JavaScript 版本,支持 GPU 硬件加速,可以运行在 Node.js 或浏览器环境中。它不但支持完全基于 JavaScript 从头开发、训练和部署模型,也可以用来运行已有的 Python 版 TensorFlow 模型,或者基于现有的模型进行继续训练。 TensorFlow.js
* @returns {tf.Model} An instance of tf.Model.*/functioncreateConvModel() {//Create a sequential neural network model. tf.sequential provides an API//for creating "stacked" models where the output from one layer is used as//the input to the next layer.const model =tf.sequential();//...
使用npm安装,安装纯JavaScript版本,这是性能方面最慢的选项。 npm install @tensorflow/tfjs 1. 安装带有原生C++绑定的TensorFlow.js npm install @tensorflow/tfjs-node 1. 安装这个还需要先安装:npm i node-gyp,驱动C++需要这个包,但是安装这个包,还需要在电脑上安装vs2015/vs2017,python2.7等环境,很麻烦; ...