TensorFlow.js 入门指南

TensorFlow js. 官方教程 开始 TensorFlow.js 是一个 JavaScript 库,用于在浏览器和 Node.js 训练和部署机器学习模型。 了解开始的更多方式,请参阅下面的部分。 在不直接处理张量的情况下编写 ML 程序 想要开始机器学习,同时不用担心任何类似张量或优化器的低级细节吗? ml5.js 库构建在 TensorFlow.js 之上,通过简洁的、可利用的 API,可以在浏览器中访问机器学习算法和模型。 CHECK OUT ML5.JS 安装 TensorFlow.js TensorF 阅读详情

文 / Zaid Alyafeai

这创造了一个标量张量。我们还可以将数组转换为张量。

Tensorflow.js 是一个基于 deeplearn.js 构建的库,可直接在浏览器环境中创建深度学习模型。使用它可以在浏览器上创建 CNNs,RNNs 等,并使用客户端的 GPU 处理能力训练这些模型。因此,训练 NN 并不一定需要服务器级别的 GPU。本教程首先解释 TensorFlow.js 的基本构建块及其操作。然后,我们描述了如何创建一些复杂的模型。

我在 Observable 上创建了一个交互式编码会话,可用于代码演示。此外,我创建了许多迷你项目,包括简单分类,样式转换,姿势评估和 pix2pix 翻译。

入门
由于 TensorFlow.js 在浏览器上运行,您只需将以下脚本包含在 html 文件的 header 中即可:

    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@latest"> </script>

以上会自动加载最新版本的 TensorFlow.js。

张量(Tensor)
如果您熟悉 TensorFlow 等深度学习平台,您应该能够认识到张量是 Operators 使用的 n 维数组。因此,它们代表了任何深度学习应用程序的构建块。让我们创建一个张量:

1    const tensor = tf.scalar(2);

以上创建了一个张量。我们还可以将数组转换为张量:

1    const input = tf.tensor([2,2]);

这会创建一个恒定的数组张量 [2,2]。换句话说,我们通过应用张量函数将一维数组转换为张量。我们可以使用 input.shape 获取张量大小。

1    const tensor_s = tf.tensor([2,2]).shape;

我们还可以创建具有特定大小的张量:

1    const input = tf.zeros([2,2]);

操作(Operators)
为了使用张量,我们需要创建操作。如下所示,可以获取到张量的平方:

1    const a = tf.tensor([1,2,3]);    
2    a.square().print();    

TensorFlow.js 还允许链接操作。例如,要评估我们使用的张量的二次幂:

1    const x = tf.tensor([1,2,3]);    
2    const x2 = x.square().square();    

Tensor Disposal
通常我们会生成大量的中间张量。例如,在前面的例子中,我们不需要生成 const x。为了做到这一点,我们可以调用 dispose():

1    const x = tf.tensor([1,2,3]);    
2    x.dispose();   

请注意,我们在以后的操作中不再使用张量 x。现在,对于每个张量来说,这可能有点不方便。

TensorFlow.js 提供了一个特殊的操作 tidy() 来自动处理中间张量:

1    function f(x)    
2    {    
3            return tf.tidy(()=>{    
4                    const y = x.square();    
5                    const z = x.mul(y);    
6                    return z    
7            });    
8    }    

请注意,张量 y 的值将被处理,因为我们在评估 z 的值之后不再需要它。

优化问题
在这里,我们将学习如何解决优化问题。给定函数 f(x),基于 x = a 评估最小化 f(x)。为此,我们需要一个优化器。优化器是一种通过渐变来最小化函数的算法。文献中有许多优化器,如 SGD,Adam 等……这些优化器的速度和准确性各不相同。Tensorflowjs 支持最重要的优化器。

我们将举一个简单的例子:f(x)=x⁶+2x⁴+3x²+ x + 1。函数图如下所示。我们看到函数的最小值在区间内 [-0.5,0] 。我们将使用优化器来查找确切的值。

这里写图片描述

首先,我们定义需要最小化的函数

1    function f(x)    
2    {
   
       
3        const f1 = x.pow(tf.scalar(6, 'int32')) //x^6    
4        const f2 = x.pow(tf.scalar(4, 'int32')).mul(tf.scalar(2)) //2x^4    
浏览器端CNN开发实战:TensorFlow.js入门指南 卷积神经网络(CNN)作为深度学习领域的核心算法,在图像识别等任务中展现出强大能力。传统CNN开发需要复杂的环境配置,而基于TensorFlow.js的浏览器端方案实现了零配置开发,大幅降低入门门槛。通过WebGL加速和模型量化技术,即使使用集成显卡也能流畅运行MNIST级别的模型训练。这种轻量级方案特别适合教学演示、算法验证等场景,开发者只需基础HTML/JavaScript知识即可快速构建CNN应用。TensorFlow.js作为当前主流的浏览器端深度学习库,其完善的文档体系和对卷积层的持续优化,使得实 阅读详情

相关推荐

TensorFlow.js 零配置入门:浏览器中运行 AI 模型实战指南

机器学习作为人工智能的核心技术,其原理是通过算法让计算机从数据中学习规律并进行预测。传统机器学习开发常受限于复杂的 Python 环境配置,而 TensorFlow.js 作为谷歌推出的 JavaScript 库,实现了在浏览器和 Node.js 中直接进行模型训练与推理,大幅降低了入门门槛。其技术价值在于提供了完整的 Layers API 和 Core API,支持张量运算、预训练模型加载以及模型转换,让开发者能跳过环境搭建,专注于模型应用与算法理解。在应用场景上,TensorFlow.js 特别适合快速

weixin_30647423的博客 318

前端机器学习实战:TensorFlow.js的应用

通过本文的实战演示,我们了解了如何在前端使用TensorFlow.js进行机器学习任务。从环境准备、数据预处理、模型构建与训练,到模型的评估和预测,TensorFlow.js为我们提供了强大的机器学习工具,使我们能够在浏览器中进行高效的机器学习实践。希望本文能够帮助您更深入地掌握TensorFlow.js,并在前端开发中探索更多的机器学习应用场景。祝您在前端机器学习的道路上越走越远!

斌擎科技 779

TensorFlow.js 单文件深度解析

TensorFlow.js 是谷歌开发的一个开源机器学习库,专门用于在浏览器和Node.js环境中运行。它允许开发者使用JavaScript语言构建和训练模型,并直接在客户端进行推理,或者使用预训练的模型加速Web应用程序。TensorFlow.js的核心功能包括利用硬件加速进行数学运算,支持自动微分和构建静态或动态计算图,以及一系列用于数据预处理和模型部署的工具。

weixin_42351520的博客 1970

ENVI新手避坑指南:手把手教你搞定遥感影像的坐标系转换(附ArcGIS对比)

本文详细解析ENVI与ArcGIS在遥感影像坐标系转换中的关键差异与实战技巧,特别针对新手常见问题提供避坑指南。从基础概念到高级操作,涵盖定义投影、UTM转换等核心步骤,并对比两种软件的处理精度与效率,帮助用户高效完成遥感影像处理任务。

weixin_42531925的博客 377

三部对接 sora-2:OpenAI 最新视频模型快速接入指南

本文介绍OpenAI最新视频生成模型Sora-2的接入方案,重点解析其Chat格式调用功能。开发者可通过在提示词中嵌入"横屏/竖屏""时长""清晰度"等要求快速生成视频。文章分三部分:1)基础准备(环境配置与API密钥获取);2)核心调用(提供Python/Java示例代码);3)结果查询与优化建议。Sora-2支持多语言调用,简化了视频生成流程,适用于短视频、广告创意等场景。

2501_93565190的博客 3422

SOC Boot学习(二)——JTAG Debug介绍

JTAG(Joint Test Action Group ,联合测试行动小组 ) 是一种国际标准测试协议,主要用于芯片内部测试及对系统进行仿真、调试。JTAG 技术是一种嵌入式调试技术,它在芯片内部封装了专门的测试电路 TAP ( Test Access Port ,测试访问口),通过专用的 JTAG 测试工具对内部节点进行测试。如今大多数比较复杂的器件都支持 JTAG 协议,如 ARM 、 DSP 、 FPGA 器件等。

yttt的博客 1605

VMware Workstation 17 Pro 保姆级教程:手把手教你安装银河麒麟 Kylin V10 SP3 国产系统

本文提供VMware Workstation 17 Pro安装银河麒麟Kylin V10 SP3的详细教程,涵盖环境准备、虚拟机配置、系统安装及优化全流程。通过分步指导和实用技巧,帮助用户高效搭建国产操作系统开发测试环境,特别适合技术自主可控需求场景下的虚拟化实践。

weixin_30879169的博客 645

永磁同步电机定子槽型设计实战:从梨形槽到矩形槽的NVH优化之路

本文深入探讨了永磁同步电机定子槽型设计在NVH优化中的关键作用,对比了梨形槽与矩形槽的性能差异。通过Ansys Maxwell仿真和实际案例,揭示了矩形槽在提升槽满率、降低电磁噪声方面的优势,并总结了五大设计黄金法则,为电机设计工程师提供了实用指导。

weixin_28740299的博客 493

常见机械臂模型不用找!Mujoco这儿都有!

高质量的模型集合,franka panda,so-arm100,ur之类的机械臂都有。常见机械臂模型不用找!Mujoco这儿都有!大概346M,网速不行的可以下载zip。

darcsdn 992

代码复现1——Matterport3d数据集下载

进入“Dataset Download”部分,下载申请书,填写之后发送到指定邮箱(matterport3d@googlegroups.com),之后会收到回信,回信中附有一个download_mp.py的脚本文件。,大小约15G,并不是所有的Mp3d datasets,所有大小约1.3T。下载完成后如下图所示:我这边显示大小为16.1G。

qq_44100524的博客 8050

[deprecated]第二章:DRM 框架概述:2.2 GEM显存管理概述

本文深入分析了Linux DRM子系统中GEM(Graphics Execution Manager)的显存管理机制。GEM通过核心数据结构drm_gem_object抽象显存buffer,结合drm_vma_offset_manager和drm_mm实现高效的地址空间分配与管理。该系统支持显存动态分配/回收、用户空间mmap映射、多进程访问隔离和跨设备共享等关键功能,并通过引用计数和同步机制确保并发安全。

图形/计算GPU的驱动与虚拟化技术分享园地 2536

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册,内含HL7和ASTM)

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

上一篇: 教未校准的机器人实现视觉自适应
下一篇: 如何提供使用估算器训练的嵌套?
TensorFlowers
博客等级 码龄8年 24粉丝 25原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值