TensorFlow.js 就是一个例子，它是谷歌著名的 TensorFlow 机器学习和深度学习库的 JavaScript 版本。...上图：TensorFlow.js 应用程序的示例 快速和定制的 ML 模型 隐私并不是设备端机器学习的唯一优势。在某些应用程序中，从设备向服务器发送数据的往返过程可能会导致延迟，从而影响用户体验。...训练完模型后，你可以对其进行压缩并交付给用户设备以推理。所幸，用不同语言编写的机器学习库是高度兼容的。...你可以在 JavaScript 应用服务器引擎 Node.js 上运行 JavaScript 机器学习库。TensorFlow.js 有一个适用于运行 Node.js 的服务器的特别版本。...与 TensorFlow.js 交互的 JavaScript 代码与在浏览器中运行的应用程序所使用的 JavaScript 代码相同。但在后台，这个库利用服务器上的特殊硬件来加快训练和推理速度。
注意：尽管本图的训练部分侧重于 Python API，但 TensorFlow.js（https://js.tensorflow.org/） 也支持训练模型。...在 TensorFlow 2.0 中，我们通过标准化交换格式和调整 API 来改进平台和组件之间的兼容性和奇偶性。...TensorFlow.js 还支持在 JavaScript 中定义模型，并使用类似于 KERA 的 API 直接在 Web 浏览器中进行训练。...兼容性和连续性 为了简化代码迁移到 TensorFlow 2.0 的过程，将有一个转换工具，它可以更新 TensorFlow 1.x Python 代码以使用与 TensorFlow 2.0 兼容的 API...此外，SavedModel 和 GraphDef 将向后兼容。用 1.x 版本保存的 SavedModel 格式的模型将继续在 2.x 版本中加载和执行。
下图展示了 Tensorflow2.0 的强大 API 组件在整个工作流的适配，其中数据导入与处理可调用 tf.data、模型构建可以用便捷高效的 Keras 与 Estimators、训练又会有 Eager...TF 2.0 当然是 Dev Summit 中的重头戏，但经过一年，很多模块与功能都走向了成熟，其中就包含 TensorFlow.js。...TensorFlow.js 1.0 2018 年，谷歌发布了 TensorFlow.js，一个在浏览器、节点和其他平台中使用 JS 建立、部署机器学习模型的库。...今日，TensorFlow.js 1.0 版本发布，在先前版本的基础上做了许多改进，也添加了许多新特征。1.0 版本包含一个面向图像、文本、语音等常见机器学习任务的现成模型库。...在性能上，该版本也有极大的改进，例如相比于去年，在浏览器中 MobileNet 的推断速度快了 8 倍。 ?
本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与TensorFlow、PyTorch相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1....框架基础操作面试官可能会询问如何在TensorFlow与PyTorch中创建张量、定义模型、执行前向传播等基础操作。...忽视动态图与静态图：理解TensorFlow的静态图机制与PyTorch的动态图机制，根据任务需求选择合适的框架。忽视GPU加速：确保在具备GPU资源的环境中合理配置框架，充分利用硬件加速。...忽视模型保存与恢复：掌握模型的保存与恢复方法，确保训练成果能够持久化。忽视版本兼容性：关注框架版本更新，了解新特性与潜在的API变动，避免代码在不同版本间出现兼容性问题。...结语掌握TensorFlow与PyTorch是成为一名优秀Python深度学习工程师的必备技能。
Note：虽然上图的训练部分侧重 Python API，但是 TensorFlow.js 也支持训练模型。...使用 tf.keras、Premade Estimators 构建、训练和验证模型。Keras 与 TensorFlow 的其余部分紧密集成，因此你可以随时访问 TensorFlow 的功能。...在 TensorFlow 2.0 中，我们正在通过标准化交换格式和调整 API 来改进跨平台和组件的兼容性和奇偶性（parity）。...TensorFlow.js：支持在 JavaScript 环境中部署模型，例如通过 Node.js....TensorFlow.js 在 web 浏览器或服务器端部署模型，还支持在 JavaScript 中定义模型和在 web 浏览器中使用类似 Keras 的 API 直接训练模型。
注：上图的训练部分虽然侧重于 Python API，但 TensorFlow.js 也支持训练模型。...也支持其他语言，包括 Swift，R 和 Julia 简单的模型构建 在最近的 文章 中，我们宣布 Keras API 将成为 TensorFlow 中构建和训练模型的核心高级 API。...Keras 或 Premade Estimators 构建、训练和验证模型。Keras 与 TensorFlow 的其余部分紧密集成，因此您可以随时访问 TensorFlow 的功能。...在 TensorFlow 2.0 中，我们通过标准化交换格式和调整 API 来提高平台和组件之间的兼容性和一致性。...等嵌入式系统上部署模型的能力 TensorFlow.js：支持在 JavaScript 环境中部署模型，例如通过 Node.js 在 web 浏览器或服务器端部署模型。
图注：上图的训练部分虽然侧重于 Python API，但 TensorFlow.js 也支持训练模型。...也支持其他语言，包括 Swift，R 和 Julia 简单的模型构建 在最近的 文章 中，我们宣布 Keras API 将成为 TensorFlow 中构建和训练模型的核心高级 API。...Keras 或 Premade Estimators 构建、训练和验证模型。Keras 与 TensorFlow 的其余部分紧密集成，因此您可以随时访问 TensorFlow 的功能。...在 TensorFlow 2.0 中，我们通过标准化交换格式和调整 API 来提高平台和组件之间的兼容性和一致性。...等嵌入式系统上部署模型的能力 TensorFlow.js：支持在 JavaScript 环境中部署模型，例如通过 Node.js 在 web 浏览器或服务器端部署模型。
TensorFlow 概述 学生和研究者：模型的建立与训练 开发者和工程师：模型的调用与部署 TensorFlow 能帮助我们做什么？...性能对比 TensorFlow.js 环境配置 在浏览器中使用 TensorFlow.js 在 Node.js 中使用 TensorFlow.js 在微信小程序中使用 TensorFlow.js TensorFlow.js...模型部署 通过 TensorFlow.js 加载 Python 模型 使用 TensorFlow.js 模型库 TensorFlow.js 模型训练 * 大规模训练与加速 TensorFlow...针对不同的使用场景，TensorFlow 在 tf.distribute.Strategy 中为我们提供了若干种分布式策略，从而能够更高效地训练模型。...使用 AI Platform 中的 Notebook 建立带 GPU 的在线 JupyterLab 环境 在阿里云上使用 GPU 实例运行 Tensorflow（Ziyang） 部署自己的交互式 Python
其中，H100等专业级GPU因其强大的计算能力和专为模型训练优化的架构而备受瞩目。然而，这些专业级GPU的价格通常非常高昂。...与此同时，市面上也有大量图形显卡，如GTX系列和RTX系列，这些显卡在参数上看似与专业级GPU相差不大，但价格却相差巨大。那么，在模型训练方面，图形显卡和专业级GPU到底有哪些差异呢？...软件支持 图形显卡 驱动和库：通常只支持基础的CUDA和cuDNN库。 优化：缺乏针对模型训练的软件优化。 专业级GPU 驱动和库：全面支持CUDA、cuDNN以及其他深度学习库。...优化：专门针对模型训练进行了软件层面的优化。 成本 图形显卡通常价格更低，但在模型训练方面，其性价比通常不如专业级GPU。...总结 虽然图形显卡在价格上具有明显优势，但在模型训练方面，专业级GPU由于其强大的计算能力、优化的软件支持和专为大规模数据处理设计的硬件架构，通常能提供更高的性能和效率。
在这些情况下，你可以考虑使用 PyTorch 和 TensorFlow ，特别是如果你所需的训练模型与其中一个框架模型库中的模型类似。...TensorFlow 2.0 有四个主要部分组成： TensorFlow 核心，一个用于开发和培训机器学习模型的开源库； TensorFlow.js，一个在 Web 浏览器和 Node.js 上训练和部署模型的...TensorFlow.js 是一个利用 JavaScript 开发和训练机器学习模型，并在浏览器或 Node.js 中部署模型的库。...在拥有 GPU 的计算机上，TensorFlow.js 可以非常快速地在浏览器中运行。 TensorFlow Lite 是一个用于移动设备的开源深度学习框架。...如何选择深度学习框架 在 PC 和 Mac 出现的早期，人们经常会问我应该买哪个。
在这些情况下，你可以考虑使用PyTorch和TensorFlow，特别是如果你所需的训练模型与其中一个框架模型库中的模型类似。 ?...TensorFlow 2.0有四个主要部分组成： TensorFlow核心，一个用于开发和培训机器学习模型的开源库； TensorFlow.js，一个在Web浏览器和Node.js上训练和部署模型的JavaScript...TensorFlow.js是一个利用JavaScript开发和训练机器学习模型，并在浏览器或Node.js中部署模型的库。...在拥有GPU的计算机上，TensorFlow.js可以非常快速地在浏览器中运行。 TensorFlow Lite是一个用于移动设备的开源深度学习框架。...如何选择深度学习框架 在PC和Mac出现的早期，人们经常会问我应该买哪个。
TensorFlow.js是一个客户端库，这意味着它可以在用户的浏览器中训练或运行ML模型。这减轻了与数据隐私有关的任何担忧。...TensorFlow.js以其当前的形式提供了以下主要功能： 浏览器中的机器学习：你可以使用TensorFlow.js在浏览器中创建和训练ML模型。...部署python模型：使用Keras或TensorFlow训练的模型可以很容易地导入浏览器/使用TensorFlow.js的部署。 在本文中，我们将关注前两个功能。在本系列的第二部分(即将推出！)...TensorFlow.js能够在浏览器中构建机器学习和深度学习模型。它还自动利用GPU(s)的强大功能，如果在你的系统模型训练期间可用。...下面是一些使用TensorFlow.js在一些标准数据集上训练的深度学习模型的例子： ? 你可以在tfjs-examples repository中浏览这些示例。
JavaScript和high-level layers API完全在浏览器中定义、训练和运行机器学习模型。...我们将简要介绍一下TensorFlow.js，并介绍一些试用的资源。 在浏览器运行机器学习 完全在浏览器中运行机器学习程序可以开发新的机会，例如交互式机器学习！...这是快速训练精确模型的一种方法，只需使用少量数据。 直接在浏览器中创建模型。...一些代码示例 以下内容展示了如何在浏览器中导出用Python定义的模型进行推理，以及如何完全用Javascript定义和训练模型。...然后，我们可以使用Keras兼容的API来训练我们的模型： 这个模型现在可以用来做预测： TensorFlow.js还包含 low-level API（以前称为deeplearn.js），并且支持Eager
API 同时，在过去的几年中，谷歌陆续在 TensorFlow 中添加了许多组件，而 TensorFlow 2.0 Alpha 版中则将这些组件将打包成了一个综合性平台，支持从训练到部署的机器学习工作流...为了简化代码迁移到 TensorFlow 2.0 的过程，谷歌还提供一个转换工具和指导文档用来更新 TensorFlow 1.x Python 代码以使用与 TensorFlow 2.0 兼容的 API...本次正式发布的 TensorFlow.js 1.0 版本，在先前版本的基础上进行的更新包括：增加了一个针对 Web 开发人员的面向图像、文本、语音等常见机器学习任务的现成模型库；添加了运行 JS 的更多平台...另外，该版本在性能上有了较大的提升。...它采用一种联合学习（Federated Learning，FL）的机器学习方法，可在多个客户端上训练共享的全局模型，同时在本地保存训练数据。
谷歌表示，在过去几年里，TensorFlow 增加了很多组件。通过 TensorFlow 2.0 版本的大幅度重建，这些功能将被打包成为一个综合平台，支持从训练到部署的整个机器学习工作流程。...下图简要展示了 TensorFlow 2.0 的新架构： ? Note：虽然上图的训练部分侧重 Python API，但是 TensorFlow.js 也支持训练模型。...TensorFlow2.0新特性 下面我们具体来看下2.0版本的新特性：2.0版本具有简易性、更清晰、扩展性三大特征，大大简化API；提高了TensorFlow Lite和TensorFlow.js部署模型的能力...因此他在入门方面将大大优化， 如果你有以下需求，那么TensorFlow是一个很好的选择： 开发需要部署在移动平台上的模型 想要各种形式的丰富的学习资源（TensorFlow开发课程比较多） 想要或需要使用...Tensorboard 需要大规模的分布式模型训练 PyTorch仍然是一个年轻的框架，但其发展速度越来越快。
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；...TensorFlow.js 的 API 和 Python 里的 TensorFlow 和 Keras 基本上是对标的。...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...中构建和训练模型https://www.tensorflow.org/js/tutorials 最好的学习资源是TensorFlow.js官方案例： 可以直接点击链接直达感受一下TensorFlow.js
实例2：（浏览器中实时人体姿势估计） TensorFlow.js版本的PoseNet，这是一种机器学习模型，允许在浏览器中进行实时人体姿势估计。.../d/778282.html) 这是一款面向移动端AI开发者的自动模型压缩框架，集成了当前主流的模型压缩与训练算法，结合自研超参数优化组件实现了全程自动化托管式的模型压缩与加速。...如果你有一个以前脱机训练好的现成的TensorFlow或Keras模型，就可以将其转换为TensorFlow.js格式，并加载到浏览器中进行推理。 你可以重新训练导入的模型。...1.tensorflow在发布了JS版本的工具库后，官网在线测试： ? 2....我们通过调整模型训练Ops来兼容。
TensorFlow.js是一个客户端库，这意味着它可以在用户的浏览器中训练或运行ML模型。这减轻了与数据隐私有关的任何担忧。...TensorFlow.js以其当前的形式提供了以下主要功能： 浏览器中的机器学习：你可以使用TensorFlow.js在浏览器中创建和训练ML模型。...部署python模型：使用Keras或TensorFlow训练的模型可以很容易地导入浏览器/使用TensorFlow.js的部署。 在本文中，我们将关注前两个功能。在本系列的第二部分(即将推出！)...与Python中的Keras非常相似。...TensorFlow.js能够在浏览器中构建机器学习和深度学习模型。它还自动利用GPU(s)的强大功能，如果在你的系统模型训练期间可用。
而本文的Tensorflow.js是Tensorflow的JS版本。除了JS版本，Tensorflow还有Python、C++、Java等多种语言版本。...，TensorFlow.js就是JavaScript语言版本的扩展，在它的支持下，前端开发者就可以直接在浏览器环境中来实现深度学习的功能，尝试过配置环境的读者都知道这意味着什么。...除了提供统一风格的术语和API，TensorFlow的不同扩展版本之间还可以通过迁移学习来实现模型的复用（许多知名的深度学习模型都可以找到python版本的源代码），或者在预训练模型的基础上来定制自己的深度神经网络...5、由于Node和Python一样都是使用C++编写的环境，所以在Node环境进行运算的速度目前与Python速度不相上下。...6、Tensorflow.js的模型可以跟Python等其他语言模型进行互转。就是js写了一个机器模型可以转换模型到Python环境下使用。
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