浏览器里玩机器学习、深度学习浏览器里玩机器学习、深度学

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大家好，我是章北海
我一直探索更好玩地介绍机器学习，降低学习门槛，用其开发有趣，有价值的应用。之前介绍过很多机器学习应用方面的玩法，比如：gRPC部署训练好的机器学习模型，使用FastAPI构建机器学习API，用streamlit快速生成机器学习web应用，在Excel里玩机器学习。←点击直达
最近我在玩 TensorFlow.js ，计划用它整个活儿。本文就是 TensorFlow.js 的极简入门。
TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源硬件加速 JavaScript 库，用于训练和部署机器学习模型。它可以让我们直接在浏览器中训练和部署机器学习模型的 JavaScript 库，可以非常灵活地进行 AI 应用的开发:

不需要安装软件或驱动（打开浏览器即可使用）；
可以通过浏览器进行更加方便的人机交互；
可以通过手机浏览器，调用手机硬件的各种传感器（如：GPS、摄像头等）；
用户的数据可以无需上传到服务器，在本地即可完成所需操作。

TensorFlow.js 主要是由 WebGL 提供能力支持，并提供了一个用于定义模型的高层 API ，以及用于线性代数和自动微分的低级 API 。TensorFlow.js 支持导入 TensorFlow SavedModels 和 Keras 模型。

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TensorFlow.js 环境配置在浏览器中加载 TensorFlow.js ，最方便的办法是在 HTML 中直接引用 TensorFlow.js 发布的 NPM 包中已经打包安装好的 JavaScript 代码。

也可以在Node.js中使用TensorFlow.js，配置也不算太复杂：
安装 Node.js npm yarn

Node.js是基于Chrome的JavaScript构建的跨平台JavaScript运行时环境，npm是Node.js的默认程序包管理器，也是世界上最大的软件注册表。

sudo apt update sudo apt install nodejs npm

如果已经安装过node.js，尽量升级到最新版本

# 更新npm ： npm install -g npm# 更新node版本：先清除npm缓存： npm cache clean -f# 然后安装n模块： npm install -g n# 升级node.js到最新稳定版： n stable

TensorFlow.js的example运行时会用到 Yarn 这里一并安装。（不装也行，npm撑得住）

Yarn就是一个类似于 npm 的包管理工具，主要的优势在于：速度快、离线模式、版本控制。

坑已经帮大家踩过了，请必按以下方式安装：

curl -sS https://dl.yarnpkg.com/debian/pubkey.gpg | sudo apt-key add - echo "deb https://dl.yarnpkg.com/debian/ stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/yarn.listsudo apt update && sudo apt install yarnyarn

建立 TensorFlow.js 项目目录:

$ mkdir tfjs $ cd tfjs

安装 TensorFlow.js:

# 初始化项目管理文件 package.json$ npm init -y# 安装 tfjs 库，纯 JavaScript 版本$ npm install @tensorflow/tfjs# 安装 tfjs-node 库，C Binding 版本$ npm install @tensorflow/tfjs-node# 安装 tfjs-node-gpu 库，支持 CUDA GPU 加速 $ npm install @tensorflow/tfjs-node-gpu

确认 Node.js 和 TensorFlow.js 工作正常:

$ node > require('@tensorflow/tfjs').version { 'tfjs-core': '1.3.1', 'tfjs-data': '1.3.1', 'tfjs-layers': '1.3.1', 'tfjs-converter': '1.3.1', tfjs: '1.3.1' } >

如果你看到了上面的 tfjs-core, tfjs-data, tfjs-layers 和 tfjs-converter 的输出信息，那么就说明环境配置没有问题了。
然後，在 JavaScript 程序中，通过以下指令，即可引入 TensorFlow.js：

import * as tf from '@tensorflow/tfjs' console.log(tf.version.tfjs) // Output: 1.3.1

玩法及Eamples TensorFlow.js 玩法有一下几种：

在浏览器上运行官方 TensorFlow.js 模型:
https://www.tensorflow.org/js/models/

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转换 Python 模型:https://www.tensorflow.org/js/tutorials#convert_pretained_models_to_tensorflowjs
使用迁移学习来用你自己的数据自定义模型
https://www.tensorflow.org/js/tutorials/transfer/what_is_transfer_learning
直接在 JavaScript 中构建和训练模型https://www.tensorflow.org/js/tutorials