在前面的章节,我们讨论了各种JavaScript概念和运行在浏览器上的各种深度学习框架。在本章中,我们将所有的知识付诸于实践,证明该技术的潜力。
Google决定开源TensorFlow是为了让每个开发人员和研究人员都能方便地使用人工智能来解决多样化的现实问题。自开源以来,TensorFlow的下载次数超过了760万次,提交次数高达8万次,拉取请求13万余次,贡献者2400多名。
相信不少人看过一篇人工智能已经能实现自动编写HTML,CSS的文章,人工智能开始取代前端的一部分工作。前端开发行业真的被人工智能取代吗?
在前面的一篇文章《TensorFlow.js 微信小程序插件开始支持 WebAssembly》中,我们谈到了 Tensorflow.js(tfjs) 的新后端 WebAssembly(WASM)。这篇文章进一步挖掘 tfjs WASM 后端的更多信息,并探讨一下 tfjs 为何要引入 WASM 后端。
TensorFlow.js是为JavaScript开发者准备的开源库,可以使用JavaScript和高级图层API完全在浏览器中定义,训练和运行机器学习模型!如果你是一名机器学习新手,那么TensorFlow.js是开始学习的好方法。
【新智元导读】北京时间3月31日举行的2018 TensorFlow 开发者峰会上,TensorFlow宣布重大更新:增加支持JavaScript,并推出开源库TensorFlow.js,用户可以完全在浏览器定义、训练和运行机器学习模型。谷歌大脑负责人Jeff Dean、TensorFlow 总监 Rajat Monga等人进行了Keynote演讲。 Jeff Dean主旨演讲:用超强大的计算力,替代ML专家 北京时间3月31日举行的2018 TensorFlow 开发者峰会上,Google Brain负责
在上一篇推送《重磅好消息!TensorFlow开始支持微信小程序》中,介绍了TensorFlow开始支持微信小程序平台,并计划将我之前开发的人工智能微信小程序识狗君使用tensorflow js改写。
五大引领AI工程的JavaScript工具,为欲将LLM融入项目的开发者提供关键资源。
大家好 我一直探索更好玩地介绍机器学习,降低学习门槛,用其开发有趣,有价值的应用。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是Google推出的开源机器学习框架,并针对浏览器、移动端、IOT设备及大型生产环境均提供了相应的扩展解决方案,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。浏览器环境在构建交互型应用方面有着天然优势,而端侧机器学习不仅可以分担部分云端的计算压力,也具有更好的隐私性,同时还可以借助Node.js在服务端继续使用JavaScript进行开发,这对于前端开发者而言非常友好。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,为了能够让开发者尽快熟悉相关知识,TensorFlow官方网站还提供了一系列有关JavaScript版本的教程、使用指南以及开箱即用的预训练模型,它们都可以帮助你更好地了解深度学习的相关知识。对深度学习感兴趣的读者推荐阅读美国量子物理学家Michael Nielsen编写的《神经网络与深度学习》(英文原版名为《Neural Networks and Deep Learning》),它对于深度学习基本过程和原理的讲解非常清晰。
在上一篇文章《浏览器中的手写数字识别》中,讲到在浏览器中训练出一个卷积神经网络模型,用来识别手写数字。值得注意的是,这个训练过程是在浏览器中完成的,使用的是客户端的资源。
谈到机器学习,我们脑海首先蹦出的编程语言是什么?一定是python。其实除了python,Javascript也是不错的选择。都说现在是大前端时代,从移动开发、服务器端,甚至桌面软件开发(比如大名鼎鼎的VS Code),都有Javascript的身影。
写这篇文章的目的是给现有web开发的同事提供一些新的开发方向,认识新的js开发领域!
本文首先介绍了TensorFlow.js的重要性及其组件,并介绍使用其在浏览器中构建机器学习模型的方法。然后,构建使用计算机的网络摄像头检测身体姿势的应用程序。
你最喜欢用什么工具来编写机器学习模型?数据科学家们对这个永恒的问题会给出各种不同的答案。一些人喜欢RStudio,另一些人更喜欢Jupyter Notebooks。我绝对属于后者。
如果您使用过 TensorFlow 1.x,则本部分将重点介绍迁移到 TensorFlow 2.0 所需的总体概念更改。 它还将教您使用 TensorFlow 可以进行的各种 AIY 项目。 最后,本节向您展示如何将 TensorFlow Lite 与跨多个平台的低功耗设备一起使用。
在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型,并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。我只是刚刚开始接触人工智能,尽管不需要深入的人工智能知识,但还是需要搞清楚一些概念才行。
我们知道,微信小程序由一个描述整体程序的 app 和多个描述各自页面的 page 组成。小程序主体部分由 app.js、app.json、app.wxss三个文件组成,页面 page 则通常包含 js、wxml、json、wxss 文件。这些文件都是文本文件,由微信小程序引擎解析并解释执行。
⭐️ 本文首发自 前端修罗场,是一个由资深开发者独立运行的专业技术社区,我专注 Web 技术、答疑解惑、面试辅导以及职业发展。帮你评估知识点的掌握程度,获得更全面的学习指导意见,交个朋友,不走弯路,少吃亏! ---- 最近公司在研发分布式高性能的云计算平台,其中涉及到了 AI 方面的处理。所以我也在自学 Machine Learning。不过在 AI 方面的知识却是需要花功夫花时间学习的。在学习的过程中我发现了一个不错的学习教程(https://www.captainai.net/iislv/),推荐给大
Google 推出 TensorFlow.js 已有多年,JavaScript 也不知不觉成为了世界上最好的语言。相信对于大多数没接触过机器学习的前端工程师来说,都有一个共同的疑惑:TensorFlow.js 到底能做些什么?
过去的几年中,Python 已成为机器学习和深度学习的首选编程语言。与机器学习和深度学习相关的大多数书籍和在线课程要么只用 Python,要么再带上 R 语言。Python 有着丰富的机器学习和深度学习库、专门优化的实现,具备可伸缩性和大量功能,因而广受欢迎。
hi,大家好~我是shadow,一枚设计师/全栈工程师/算法研究员,目前主要研究方向是人工智能写作和人工智能设计,当然偶尔也会跨界到人工智能艺术及其他各种AI产品。
由于令人难以置信的多样化社区,TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括:
十分重要且要注意的是,同一类的实例并不会分开,模型只关心像素的类别。如图1所示,该方法可以说在某些位置有椅子,但无法区分它们。
来源 | Analytics Vidhya 编译 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 磐创AI导读:本文介绍了github上最近比较火的7个机器学习项目,每一个都值得上手。 目录: · 介绍 · Person Blocker(人体自动遮挡) · AstroNet(天体网络) · ANN Visualizer(神经网络可视化) · Fast Pandas · Tensorflow.js · Caffe 64(小巧版caffe) · Tensorflow Hub 介绍 GitHub是我生活中不可或缺的一
使用 JavaScript 和 Tensorflow.js 等框架是入门和了解更多机器学习的好方法。 在本文中,我会介绍当前使用 Tensorflow.js 可用的三个主要功能,并阐明在前端使用机器学习的局限性。
WebAssembly + Emscripten, Web 组件 + Lit, Service Workers + Workbox,以及全新 Web API 在此汇聚。Chrome 和 Adobe 正在携手打造新的图像编辑体验。
tensorflow.js 是谷歌于今年推出的浏览器级别的深度学习框架,TensorFlow 团队在其github官网上也公开了表示基于网页的 JavaScript 库 TensorFlow.js 库框架及其相关的例子。基于该应用能训练并部署机器学习模型。
【导读】TensorFlow.js 的发布可以说是 JS 社区开发者的福音!但是在浏览器中训练一些模型还是会存在一些问题与不同,如何可以让训练效果更好?本文的作者,是一位前端工程师,经过自己不断的经验积累,为大家总结了 18 个 Tips,希望可以帮助大家训练出更好的模型。
TensorFlow 的 JS 版本终于出啦,deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目,并改名为 TensorFlow.js : 采用 WebGL 加速的基于浏览器的 JS 机器学习库。 摘要: 本文涉及 TensorFlow 基本概念的理解,迁移学习技术的实践应用,全文从技术聊到产品的玩法,设计师/产品经理只有懂得技术的新特性,才能为产品融入新的玩法。设计师也应该关注新技术带来的新的交互方式的变化,研究怎么样的交互方式才适合基于浏览器的深度学习应用。 阅读本文需要有 tensorf
TensorFlow 的 JS 版本终于出啦,deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目,并改名为 TensorFlow.js :
TensorFlow.js 的发布可以说是 JS 社区开发者的福音!但是在浏览器中训练一些模型还是会存在一些问题与不同,如何可以让训练效果更好?本文为大家总结了 18 个 Tips,希望可以帮助大家训练出更好的模型。
机器之心报道 参与:机器之心编辑部 当时时间 3 月 30 日,谷歌 TenosrFlow 开发者峰会 2018 在美国加州石景山开幕,来自全球的机器学习用户围绕 TensorFlow 展开技术演讲与演示。去年的 TensorFlow 开发者大会上,该框架正式升级到了 1.0 版本,逐渐成为最流行的深度学习框架。今年,TensorFlow 发布了面向 JavaScript 开发者的全新机器学习框架 TensorFlow.js。 在大会上午的 Keynote 中,谷歌大脑负责人 Jeff Dean、Tenso
在如今在线会议、网络教学盛行的时代,员工和学生被要求打开摄像头,将自己、居住环境、隐私暴露在公众视野中。背景虚化、虚拟背景应用恰恰可以解决这一问题,而人像分割技术正是背后支撑这些应用的关键技术。 有读者可能疑惑,Native环境下的背景虚化、虚拟背景技术已经存在多时了,把它直接迁移到Web端能有多难呢,我们今天就从这个问题出发,展开聊聊。 与Native相比 Web端进行实时人像分割有何不同 相比于Native端的AI推理任务实现,目前Web端实现时有如下难点: 模型轻量:Native端可以在软件包
特邀博文 / 软件工程师 Pierric Cistac;研究员 Victor Sanh;技术主管 Anthony Moi,来自 Hugging Face
今天凌晨,2018年TensorFlow开发者峰会(Dev Summit)在美国加州召开。
在与谷歌创意实验室的合作,我很高兴地宣布的发行TensorFlow.js版本PoseNet 机器学习模型,它允许在浏览器中实时估计人类姿态。在这里试试现场演示(链接在文末)。
为了更好地了解人体的视频和图像,姿势检测是关键的一步。目前许多人已经在现有模型的支持下尝试了 2D 姿态估计。
本文由TensorFlow的产品经理Sandeep Gupta代表TensorFlow团队发布。 原文:https://medium.com/tensorflow/highlights-from-tensorflow-developer-summit-2018-cd86615714b2 当地时间3月30日,在加州山景城的计算机历史博物馆举办了第二届TensorFlow开发者峰会。该活动汇集了500多名用户,成千上万的人在世界各地的TensorFlow活动中收听实况直播。这一天充满了新产品的发布,以及来自Te
光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素,并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容,本文是一个很好的介绍。
本文将介绍如何用TensorFlow.js自动化Chrome自带的恐龙游戏。如果你之前没有玩过,简单说明一下它是一个附送的游戏,当你离线时 (或Chrome崩溃时) 可以控制一个2d恐龙,需要控制恐龙跳跃躲避障碍。在这里可以玩一把:https://chromedino.com/
数月前的某个夜晚,我躺在床上时,一个念头闪过我的脑海——「如果语音是计算接口的未来,那么那些听不见或看不见的人该怎么办?」我不知道究竟是什么触发了这个想法。我自己能听、能说,周围也没有聋哑人,而且我也没有语音助手。也许是因为无数语音助理方面的文章突然出现,也许是因为各大公司争相让你选择它们的语音助手产品,或许只是因为经常在朋友的桌上看到这些设备。由于这个问题无法从记忆中消失,我知道我需要仔细考虑它。
原文标题:The Bach Doodle: Approachable music composition with machine learning at scale
本课程由CodingTheSmartWay.com出品,在本系列的第一部分中,你将学到:
据说,当你在卢浮宫博物馆踱步游览的时候,你会感到油画中的蒙娜丽莎视线随你而动。这就是《蒙娜丽莎》这幅画的神奇之处。出于好玩,TensorFlow软件工程师Emily Xie最近开发了一个互动数字肖像,只需要浏览器和摄像头,你就能把会动的蒙娜丽莎带回家了!
TensorFlow.JS,之前就发现这个好玩的东东,但是一直没有时间去看,作为一名深度学习者,没有折腾的心是不行的。我们都知道深度学习在工业和实际项目中有着很好的应用,但是如果用深度学习去做些有趣的应用也是很好玩的。
在过去的一年多中,ONNX 这种「通用」的神经网络交换格式已经有了很长远的发展,用不同框架编写的模型可以在不同的平台中流通。在这次研讨会中,我们确切地感受到了这一点,因为开源社区围绕着 ONNX 介绍了很多优化工具和资源库。
当谈到在 TensorFlow 上写代码时,我们总会将它和 PyTorch 进行对比,然后讨论 TensorFlow 框架是多么的复杂以及 tf.contrib 的某些部分为什么那么糟糕。此外,我还认识许多数据科学家,他们只用预先写好的、可以克隆的 GitHub 库和 TensorFlow 交互,然后成功使用它们。对 TensorFlow 框架持有这种态度的原因各不相同,想要说清楚的话恐怕还得另外写个长篇,现在我们要关注的是更实际的问题:调试用 TensorFlow 写的代码,并理解其主要特性。
自Google推出 TensorFlow Hub 已有一年半了,TensorFlow Hub 是一个开源代码库,可以使用 Google 和 DeepMind 发布的预训练模型。自推出以来,Google发布了数百个模型,有些是通用模型,并可针对特定任务进行微调,而一些模型则更为专业,即使在数据较少或计算能力较弱的情况下,也可以帮助您获得更快、更智能的 ML 应用。
在这篇教程中,谷歌工程师Abe Haskins用简洁易懂的语言,教你用Unity3D和TensorFlow生产一只会投篮的AI。
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