ML02 | TensorFlow.js简介

Javascript玩转机器学习02

前端机器学习

2019/12/27

1分钟阅读

TensorFlow.js是什么

js实现的机器学库
可以在node.js/浏览器环境中使用机器学习技术，这意味着有更好的实时性和交互性
著名的TensorFlow是用Python实现的

TensorFlow.js能干什么

运行现有的模型（算法工程师已经训练好的模型）
重新训练现有模型
使用javascript开发机器学习模型

demo

tfjs的各种例子

在浏览器安装tfjs

新建一个html，script标签引入

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@1.0.0/dist/tf.min.js"></script>

npm包安装，用import引入，用parcel/webpack构建

npm i @tensorflow/tfjs

在Node.JS安装tfjs

安装带有原生C++绑定的TensorFlow.js(推荐，底层是C++，速度快，但是安装麻烦)
安装纯Javascript版本，性能较差
使用require方式引用之前npm安装的@tensorflow/tfjs，直接用node运行当前js，一样可以在node中使用到tfjs，但是会提示：

============================
Hi there.
Looks like you are running TensorFlow.js in Node.js.
To speed things up dramatically, install our node backend, whi
ch binds to TensorFlow C++, by running npm i @tensorflow/tfjs-node, or npm i @tensorflow/tfjs-node-gpu if you have CUDA. Then call require('@tensorflow/tfjs-node'); (-gpu suffix for CUDA) at the start of your program. Visit https://github.com/tensorflow/tfjs-node for more details.
============================

因此要使用npm i @tensorflow/tfjs-node命令来安装后端版本tfjs，但是直接安装会报错，要先安装以下依赖：npm i node-gyp windows-build-tools@4.0.0 -g
node-gyp是node和计算机底层交互时经常要用到的包，在windows直接安装这个包也需要一些依赖，例如安装visual studio、python，因此windows-build-tools@4.0.0这个包就是用来解决其依赖问题的。
安装完后端版本tfjs@tensorflow/tfjs-node后，即可直接通过require引入使用