项目地址:https://github.com/aralroca/MNIST_React_TensorFlowJS 如果硬件不行,在浏览器上训练模型可能效率非常低下。TensorFlow.js 借助了 WebGL 的接口来加速训练,但即使这样它也比 TensorFlowPython版本要慢 1.5-2 倍。 但是,在 TensorFlow.js 之前,我们基本不可能不靠API交互在浏览器使用机器学习模型。现在我们...
units: 1, useBias: true})); // Add an output layer model.add(tf.layers.dense({units: 1, useBias: true})); return model;}这是我们可以在tensorflow.js中定义的最简单的模型之一,让我们稍微分解每一行。
TensorFlow 近日发布 TensorFlow.js 版本 PoseNet,该版本 PoseNet 只要电脑或手机配备了适当的网络摄像头,就可以直接在网页浏览器中进行体验。该模型源代码已开放,Javascript 开发者只需几行代码就可以修补和使用该技术。 通过与谷歌创意实验室合作,TensorFlow 近日发布了 TensorFlow.js 版的 PoseNet。这是一款机器学习模型...
tensorflow.js示例笔记 - mnist 使用层来进行数字识别,使用tf.layers api训练模型识别MNIST数据库中的手写数字。 index.html MNIST#train{margin-top:10px;}label{display:inline-block;width:250px;padding:6px 0 6px 0;}.canvases{display:inline-block;}.prediction-canvas{width:100px;}.pred{font-size:20...
回到index.js页面,添加红线部分代码,传入canvas对象 2)接下来就是引入模型,进入下面的网址,直接调用谷歌提供的模型作为案例。 https://tensorflow.google.cn/ 点击学习-->针对javascript-->查看模型 以PoseNet模型为例,该模型能够对人物的姿态进行检测 可以点击进入github页面,查看该模型的一些介绍和用法。
使用TensorFlow.js的Layers API来构建模型,这是一种高级API,非常适合构建卷积神经网络。 编译模型: model.compile({optimizer:tf.train.adam(),// 使用Adam优化器,也可以指定学习率等参数loss:'categoricalCrossentropy',// 对于多分类问题metrics:['accuracy']// 计算准确率}); ...
Tensorflow.js 入门学习指南 官方地址TensorFlow.js (google.cn) 使用TensorFlowJS 创建生产级机器学习模型 安装包 浏览器设置 您可以通过两种主要方式在浏览器项目中获取 TensorFlow.js: 使用脚本代码。 从NPM安装并使用诸如Parcel、WebPack 或Rollup的构建工具。
重磅好消息!TensorFlow开始支持微信小程序》中,介绍了TensorFlow开始支持微信小程序平台,并计划将我之前开发的人工智能微信小程序识狗君使用tensorflow js改写。 这个端午节,趁着放假,空余时间比较多,开始研究微信小程序中如何使用tensorflow.js。 在写下上一篇推送后,我简单尝试过在微信小程序中使用tensorflow.js,发现直...
在浏览器中训练自己的Tensorflow.js模型的18个技巧 在移植现有模型进行物体检测,人脸检测,人脸识别以及其他项目到tensorflow.js之后,我发现一些模型不能以最佳性能运行,而其他模型在浏览器中表现相当不错。如果您考虑浏览器内部机器学习的潜力以及t… 阅读全文 ...