JavaScript 迈入 AI 新纪元

最新推荐文章于 2025-12-27 19:25:02 发布

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最新推荐文章于 2025-12-27 19:25:02 发布 · 488 阅读

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#javascript #人工智能 #开发语言

本文介绍了JavaScript领域的深度学习新宠JS-Torch，它基于PyTorch设计，支持张量操作和深度学习层，使开发者能在Node.js和Deno环境中构建AI应用。文章还提供了基础和复杂示例，展示了如何在JavaScript中实现自动梯度计算和Transformer模型。

随着人工智能技术的不断进步，JavaScript 也迎来了自己的 AI 时代。

JS-Torch 是一个全新的深度学习库，专为 JavaScript 设计，其语法习惯与广受欢迎的 PyTorch 框架高度相似。这个库提供了一整套深度学习工具，包括可追踪梯度的张量对象、多层网络结构以及自动微分功能。

PyTorch，作为 JS-Torch 的灵感来源，是一个由 Meta AI 团队开发的开源深度学习框架。它以简洁、灵活和易用著称，其动态计算图让神经网络的构建变得更加直观。

JS-Torch 可以通过 npm 或 pnpm 进行安装，也可以在线体验其提供的 Demo。

npm install js-pytorch
pnpm add js-pytorch

在线体验地址：https://eduardoleao052.github.io/js-torch/assets/demo/demo.html

目前，JS-Torch 已经支持了基本的张量操作，如加法、减法、乘法和除法等，以及一些常用的深度学习层，例如nn.Linear、nn.MultiHeadSelfAttention、nn.FullyConnected、nn.Block等。

以下是一个简单的 JS-Torch 使用示例，展示了如何进行自动梯度计算：

// 导入 torch 模块
import {
   
    torch } from "js-pytorch";

// 创建张量
let x = torch.randn([8, 4, 5]);
let w = torch.randn([8, 5, 4], {
   
    requires_grad: true });
let b = torch.tensor([0.2, 0.5, 0.1, 0.0], {
   
    requires_grad: true })

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