TensorFlow.js：WebGL加速的机器学习库

TensorFlow.js：WebGL加速的机器学习库

tfjs A WebGL accelerated JavaScript library for training and deploying ML models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tf/tfjs

TensorFlow.js 是一个开源的硬件加速 JavaScript 库，用于在浏览器和 Node.js 环境中训练和部署机器学习模型。该项目主要使用 JavaScript 编程语言，同时支持 TypeScript。

项目基础介绍

TensorFlow.js 是 TensorFlow 生态系统的一部分，它提供了一个灵活且直观的 API，可以让开发者在浏览器中从零开始构建模型，或者将现有的 TensorFlow 模型迁移到浏览器中运行。此外，TensorFlow.js 也支持在 Node.js 环境下执行原生的 TensorFlow 操作。

核心功能

• 开发 ML 在浏览器中：使用低级 JavaScript 线性代数库或高级层 API 来构建模型。
• 开发 ML 在 Node.js 中：在 Node.js 运行时下使用相同的 TensorFlow.js API 执行原生 TensorFlow 操作。
• 运行现有模型：使用 TensorFlow.js 模型转换器直接在浏览器中运行预训练的 TensorFlow 模型。
• 重训练现有模型：使用连接到浏览器的传感器数据或其他客户端数据重新训练现有的机器学习模型。

TensorFlow.js 包含以下 API 和后端平台：

• TensorFlow.js Core：灵活的低级 API，用于神经网络和数值计算。
• TensorFlow.js Layers：高级 API，实现了与 Keras 类似的功能。
• TensorFlow.js Data：简单的 API，用于加载数据和准备数据，类似于 tf.data。
• TensorFlow.js Converter：工具，用于将 TensorFlow SavedModel 转换为 TensorFlow.js。
• TensorFlow.js Vis：浏览器内可视化 TensorFlow.js 模型。
• TensorFlow.js AutoML：一组 API，用于加载和运行 AutoML Edge 产生的模型。

后端/平台包括：

• TensorFlow.js CPU Backend：Node.js 和浏览器的纯 JavaScript 后端。
• TensorFlow.js WebGL Backend：浏览器的 WebGL 后端。
• TensorFlow.js WASM Backend：浏览器的 WebAssembly 后端。
• TensorFlow.js WebGPU：浏览器的 WebGPU 后端。
• TensorFlow.js Node：通过 TensorFlow C++ 适配器的 Node.js 平台。
• TensorFlow.js React Native：通过 expo-gl 适配器的 React Native 平台。

最近更新的功能

根据最新的项目更新，TensorFlow.js 在 v4.22.0 版本中引入了以下新功能：

• 优化了 WebGL 和 WebGPU 后端的性能。
• 增加了对更多 TensorFlow 操作的支持。
• 提高了模型的转换和部署效率。
• 修复了多个问题和提升了稳定性。

TensorFlow.js 的持续更新确保了其在机器学习领域的领先地位，同时也为开发者提供了更加丰富和稳定的工具集。

tfjs A WebGL accelerated JavaScript library for training and deploying ML models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tf/tfjs