TensorFlow.js 允许用户在浏览器的帮助下训练神经网络，或者在推理模式下执行预训练的模型，同时将机器学习构建块引入网络。...以下代码描述了如何使用 TensorFlow.js 创建一个简单的神经网络来执行干扰。该模型需要一个输入值和一个输出值来处理 NN。...许多开发人员使用这个库来开发、实践和训练深度学习和机器学习模型，然后将它们部署在 Web 浏览器或带有 JS 脚本的 Node.js 上。...它在使用神经网络库的开发人员中非常流行。由于 Keras 使用多个框架作为后端，你可以在 CNTK、TensorFlow 和其他框架中训练模型。...使用 Keras 构建的机器学习模型可以在浏览器中运行。尽管模型也可以在 Node.js 中运行，但只有 CPU 模式可用。不会有 GPU 加速。
如果使用TensorFlow.js进行开发，可以考虑以下三种工作流程。 你可以导入现有的预训练的模型进行推理。...如果你有一个现成的TensorFlow或Keras模型，则可以将其转换为TensorFlow.js格式，并将其加载到浏览器中进行推理。 你可以导入的模型进行再训练。...就像上面的吃豆人演示一样，你可以使用迁移学习来增强现有预训练好的离线模型（使用在浏览器中收集的少量数据），使用的技术称为图像再训练（Image Retraining）。...这是只使用少量数据，快速训练准确模型的一种方法。 直接在浏览器中创作模型。你还可以使用TensorFlow.js，完全在浏览器中使用Javascript和高级层API定义，训练和运行模型。...，以及如何完全用Javascript定义和训练模型。
为什么选择TensorFlow.js,因为有两个很关键的优点： 可以加载TensorFlow和keras预训练好的模型，这个是必须的，因为直接在网页上进行训练的速度是比较慢的，我们可以利用在GPU端的TF...和Keras训练好的模型直接在网页上进行预测就可以了。...无缝和webGL结合，webGL是浏览器的图像加速协议，可以借助主机上的显卡对浏览器进行相应的图像加速，这样我们就可以在浏览器上使用显卡来进行训练和预测了。...结合了Keras的高层次layer构建方式，用过Keras的都知道，相比TensorFlow，keras可以很快速构建我们所需要的神经网络，这样的话TensorFlow.js的开发效率还是很高的。...首先安装node.js，这里以mac os环境进行示例： 执行brew install node,安装node后，会自动捆绑npm管理包。
本文不涉及机器学习的算法和原理，仅从一个前端工程师的角度，从 4 个 demo 浅谈 TensorFlow.js 在前端的应用，包括机器学习的模型如何拿来在前端或者说在浏览器中使用、模型的迁移学习以适配业务需求以及...工程应用 — 基于 MobileNet 模型的图像识别 3.1 在浏览器中使用预训练模型 MobileNet MobileNet 是由谷歌在 2017 年提出的一款专注于在移动设备和嵌入式设备上的轻量级...所谓预训练模型，就是已经事先训练好的模型，无需训练即可预测，只需要在 tensorflow.js 中调用web格式的模型文件即可。...，采集一定量的训练数据后执行训练，最后保存模型到本地。...—使用生成的中文语音模型控制幻灯片播放 在 4.2.1 中生成了训练后的中文语音模型 data.bin，可以轻松地使用模型来控制幻灯片的切换，模型的使用方式与 3.2 节类似。
在TensorFlow开发者峰会上，Daniel Smilkov和Nikhil Thorat演示了如何使用计算机视觉和网络摄像头训练模型来控制PAC-MAN游戏，这是完全在浏览器进行的。...你可以用TensorFlow.js做什么？ 如果你使用TensorFlow.js进行开发，可以考虑以下三种workflow： 你可以导入现有的预训练的模型进行推理。...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。...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
换句话说，问答模型经过蒸馏，便可成为以往使用知识蒸馏预训练完成的语言模型！...您可以使用此 Colab Notebook，自行体验转换代码的效果。现在，我们可以将 TensorFlow.js 与 SavedModel 配合使用了！...利用 TensorFlow.js 提供的 API，与我们之前在 Node.js 中创建的 SavedModel 进行交互将变得非常简单。...如何知道自己需要使用 "ouput_0" 和 "output_1"，以从模型返回的结果中提取开始和结束 logit（回答问题的可能跨度的起点和终点）？...只需 4 行代码，我们就可以完成对用户输入内容的转换，而转换后的格式可以通过 TensorFlow.js 为模型喂数据。
② 预训练模型加载到前端时等待时间较长障碍 在简单的Web应用程序中将几十兆至上百兆预训练模型权重加载到客户端浏览器是非常耗时的。这对于用户是无法接受的。...workflow： 你可以导入现有的预训练的模型进行推理。...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。...通过Tensorflowjs及converter工具将Tensorflow模型或Keras模型转换为web_model模型；可以看到生成浏览器可以加载并读取的模型参数和权重文件。...另外，将Tensorflow模型或Keras模型转换为web_model模型之后，会生成很多小的权重文件，在实际应用时，通过懒加载和预加载策略，可以在不影响首屏加载情况下，优化模型加载时间。
TensorFlow 1+1 自动求导机制 基础示例：线性回归 NumPy 下的线性回归 TensorFlow 下的线性回归 TensorFlow 模型建立与训练 本章介绍如何使用 TensorFlow...模型的训练：tf.keras.losses 和 tf.keras.optimizer 模型的评估：tf.keras.metrics 卷积神经网络（CNN） 使用 Keras 实现卷积神经网络 使用 Keras...TensorFlow Serving 部署的模型 Python 客户端示例 Node.js 客户端示例（Ziyang） TensorFlow Lite（Jinpeng） 模型转换 Android 部署...Quantization 模型转换 总结 TensorFlow in JavaScript（Huan） TensorFlow.js 简介 浏览器中使用 TensorFlow.js 的优势 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
基于该应用能训练并部署机器学习模型。...TensorFlow.js 可以为你提供高性能的、易于使用的机器学习构建模块，允许你在浏览器上训练模型，或以推断模式运行预训练的模型。...TensorFlow.js 不仅可以提供低级的机器学习构建模块，还可以提供高级的类似 Keras 的 API 来构建神经网络。...TensorFlow.js 的安装非常简单，我们可以直接使用 NMP 或脚本完成构建。它的使用也有非常多的文档与教程，我们只需要掌握一些基本的核心概念就能快速入手这一 JS 库。...3、mobilenet的示例编译和测试 （1）由于tfjs需要用到node.js，需要进行安装，在linux和windows都可以运行。
API：像Keras一样构建模型 三、利用谷歌的预训练模型：PoseNet 为什么要使用TensorFlow.js?...TensorFlow.js的特征 TensorFlow.js是一个库，用于JavaScript开发和训练ML模型，并在浏览器或Node.js上部署。...谷歌的预训练模型：TensorFlow.js配备了一套由谷歌预训练的模型，用于对象检测、图像分割、语音识别、文本毒性分类等任务。...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！)...在下一篇文章中，我们将探讨如何在浏览器中应用迁移学习，并使用TensorFlow.js部署机器学习或深度学习模型。
使用 tf.keras 构建、训练和验证您的模型，或者使用 Premade Estimators 来验证您的模型。...如果您不想从头开始训练一个模型，您很快就能使用迁移学习来训练一个使用TensorFlowHub 模块的 Keras 或 Estimator 模型。...tensorflow.js：支持在 JavaScript 环境中部署模型，例如在 Web 浏览器或服务器端通过 Node.js 部署模型。...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。...您已经可以使用 tf.keras 和 Eager execution、预打包模型和部署库来开发 TensorFlow2.0 方法。今天，部分分发策略 API 也已经可用。
Keras一样构建模型 三、利用谷歌的预训练模型：PoseNet 一、为什么要使用TensorFlow.js?...1.2 TensorFlow.js的特征 TensorFlow.js是一个库，用于JavaScript开发和训练ML模型，并在浏览器或Node.js上部署。...谷歌的预训练模型：TensorFlow.js配备了一套由谷歌预训练的模型，用于对象检测、图像分割、语音识别、文本毒性分类等任务。...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！)...在下一篇文章中，我们将探讨如何在浏览器中应用迁移学习，并使用TensorFlow.js部署机器学习或深度学习模型。
WebDNN有一个优化器管道，它看似一个编译器，将一个训练模型转换为一个WebDNN的中间表示的格式。在WebDNN优化中间表达之后，优化过的模型生成一个核操作图，如下图所示： ?...我们可以将WebDNN看做一个优化器，它能让预训练的模型在浏览器上运行得更快。...你可以使用pip安装WebDNN： $ pip install webdnn Keras.js Keras.js只支持Keras生成的模型，但因为Keras本身支持多种深度学习框架后端，所以Keras.js...像TensorFlow.js一样，Keras.js实现各种核函数。Keras.js同样不支持模型训练，所以你需要为Keras.js准备预训练模型来创建应用。...Keras.js提供很多使用的例子，你可以访问：https://github.com/transcranial/keras-js.git 了解更多。
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。...转换器可以将 TensorFlow 模型转换为高效的形式供解释器使用，还可引入优化以缩小可执行文件大小并提高性能。...TensorFlow Extended（TFX）是用于部署生产机器学习管道的端到端平台。在你训练好一个模型后，就需要考虑这方面的工作了。...图像分类中使用的卷积神经网络（也称为 ConvNets 或 CNN ）是迁移学习的代表。PyTorch 和 TensorFlow 都提供了有关如何使用迁移学习来训练卷积神经网络的教程。
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。...转换器可以将TensorFlow模型转换为高效的形式供解释器使用，还可引入优化以缩小可执行文件大小并提高性能。 TensorFlow Extended（TFX）是用于部署生产机器学习管道的端到端平台。...在你训练好一个模型后，就需要考虑这方面的工作了。管道包括数据验证、功能工程、建模、模型评估、服务推断以及管理在线、原生移动和JavaScript目标的部署。 ?...图像分类中使用的卷积神经网络（也称为ConvNets或CNN）是迁移学习的代表。PyTorch和TensorFlow都提供了有关如何使用迁移学习来训练卷积神经网络的教程。
之前介绍过很多机器学习应用方面的玩法，比如：gRPC部署训练好的机器学习模型，使用FastAPI构建机器学习API，用streamlit快速生成机器学习web应用 ，在Excel里玩机器学习。...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 支持导入 TensorFlow SavedModels 和 Keras 模型。...中使用TensorFlow.js，配置也不算太复杂： 安装 Node.js npm yarn Node.js是基于Chrome的JavaScript构建的跨平台JavaScript运行时环境，npm是Node.js
对于研究人员，TensorFlow提供了最尖端的机器学习研究模型，例如T5模型可实现语音到文本的转换。 产品开发人员可结合使用TensorFlow与Keras等工具构建各种应用产品。...TensorFlow Hub提供大量预训练模型。Google还推出端到端的AI云平台，从创意到发布，只需轻轻单击鼠标即可完成所有部署。...TensorFlow Hub TensorFlow Hub提供了图像、文本、视频以及语音等全方面的预训练模型。 ?...如果利用这个模型来过滤有害信息，那就会导致同性恋人群在网络上无法发声，导致严重的歧视问题。 ? 解决公平性的两个问题是： 如何衡量公平性？ 应当采用怎样的训练数据？...在使用了TFCO给模型加入约束后，训练结果明显好了很多。 ? ?
如下所示，目前 ONNX 已经支持大多数框架，使用这些框架构建的模型可以转换为通用的 ONNX 计算图和 OP。现阶段 ONNX 只支持推理，所以导入的模型都需要在原框架完成训练。 ?...简单而言，首先加载 torch.onnx 模块，然后导出预训练模型并查看模型结构信息，最后再将导出的 ONNX 模型加载到另外的框架就能执行推理了。...项目地址：https://github.com/onnx/models 更重要的是，这个 Model Zoo 不仅有调用预训练模型的代码，它还为每个预训练模型开放了对应的训练代码。...ONNX 模型部署到浏览器，这些预训练模型可以是 Model Zoo 中的，也可以是自行转换的。...这主要是因为 Keras.js 和 TensorFlow.js 在任何浏览器中都不支持 WebAssembly。
TensorFlow 2.0 将专注于 简单性 和 易用性，具有以下更新： 使用 Keras 和 eager execution，轻松构建模型 在任意平台上实现生产环境的稳健模型部署 为研究提供强大的实验工具...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。...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.js 还支持用 JavaScript 定义模型，并使用类似于 keras 的 API 直接在 web 浏览器中进行训练 TensorFlow 还支持其他语言 ( 一些由更广泛的社区维护...您已经可以通过使用 tf.keras 和 eager execution，预打包模型和部署库来开发 TensorFlow 2.0 了。
TensorFlow 2.0 将专注于 简单性 和 易用性，具有以下更新： 使用 Keras 和 eager execution，轻松构建模型 在任意平台上实现生产环境的稳健模型部署 为研究提供强大的实验工具...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。...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.js 还支持用 JavaScript 定义模型，并使用类似于 keras 的 API 直接在 web 浏览器中进行训练 TensorFlow 还支持其他语言 ( 一些由更广泛的社区维护...您已经可以通过使用 tf.keras 和 eager execution，预打包模型和部署库来开发 TensorFlow 2.0 了。
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