Js-pytorch: 프론트엔드 + AI의 새로운 세계를 열다

안녕하세요 여러분, 제 이름은 Xu Xiaoxi입니다. 최근 Github에서 js-pytorch라는 매우 흥미로운 프레임워크를 발견했습니다. 이를 통해 프런트 엔드에서는 JavaScript를 쉽게 사용하여 딥 러닝 프레임워크를 실행할 수 있습니다. 선임 프론트엔드 기술 플레이어로서 저는 오늘 이 프레임워크를 여러분과 공유하고 싶습니다.

현재 인공지능 분야에서 딥러닝 기술은 많은 주목을 받고 있는 기술이 되었습니다. PyTorch는 많은 주목을 받고 있는 딥러닝 프레임워크 중 하나입니다. 이 프레임워크는 딥러닝 분야에서 중요한 개발 속도를 가지고 있습니다. js-pytorch는 JavaScript 기술을 활용하여 PyTorch의 강력한 기능을 도입하여 JavaScript 세계에서 PyTorch를 사용하고 개발할 수 있도록 합니다.

PyTorch 모델을 JavaScript 형식으로 변환하고 브라우저에서 실행할 수 있는 JavaScript와 PyTorch를 결합한 프로젝트입니다. 이는 서버측 지원 없이 웹에서 직접 PyTorch 모델을 실행할 수 있음을 의미합니다. 이는 클라이언트 측의 딥 러닝 모델 추론과 같은 많은 시나리오에서 매우 유용합니다. 현재 이 프로젝트는 매우 성숙해졌으며 광범위한 사용자 기반을 보유하고 있습니다.

Github 주소: https://github.com/eduardoleao052/js-pytorch

질문이 있거나 자바스크립트 기반의 더 나은 딥러닝 프레임워크가 있으면 댓글 영역에 자유롭게 공유해 주세요.

사용 시나리오

js-pytorch는 웹 페이지에서 실시간 추론 및 모델 배포에 대한 편의성을 제공합니다. 다음은 제가 요약한 몇 가지 사용 시나리오입니다.

웹 페이지의 이미지 인식 기술: 사전 훈련된 이미지 분류 모델을 사용하여 사용자가 브라우저에서 실시간으로 이미지를 업로드하고 예측 결과를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 추가 데이터나 모델 교육 없이도 쉽게 이미지 인식을 수행할 수 있습니다.

자연어 처리: 언어 모델을 웹 페이지에 통합하여 실시간 텍스트 생성, 질문 및 답변 시스템 등을 구현합니다.

온라인 예측 및 추천 시스템: 사용자 행동과 데이터를 기반으로 실시간 맞춤 추천을 제공합니다.

Features

• 크로스 플랫폼 지원: js-pytorch는 데스크톱 브라우저와 모바일 장치 모두에서 실행될 수 있습니다.
• 모델 압축 및 최적화: 훈련된 PyTorch 모델을 컴팩트한 JavaScript 코드로 변환하고 최적화하여 성능을 향상시킵니다.
• 사용하기 쉬움: js-pytorch는 간결한 API와 예제를 제공하므로 개발자는 PyTorch 모델을 JavaScript 프로젝트에 쉽게 통합할 수 있습니다.

적용 사례

다음은 js-pytorch를 사용한 몇 가지 적용 사례입니다.

1. 브라우저에서 스타일 전송

이 프로젝트는 브라우저에서 실시간으로 스타일 이전을 수행하는 방법을 보여줍니다.

2. YOLO v5를 사용한 실시간 객체 감지:

브라우저에서 실시간 객체 감지를 위해 YOLO v5를 사용하는 방법을 보여줍니다.

기본 사용법

문서 튜토리얼에 따르면 JavaScript 프로젝트에서 js-pytorch를 설치하고 사용하는 단계는 다음과 같습니다.

설치: npm 명령줄 도구를 사용하여 js-pytorch를 설치할 수 있습니다. 다음 명령을 실행하세요:

npm install js-pytorch

사용법: 설치가 완료된 후 js-pytorch 라이브러리를 JavaScript 코드에 도입하고 그 안의 함수와 클래스를 사용할 수 있습니다. 간단한 예는 다음과 같습니다.

const { torch } = require("js-pytorch");// 创建一个随机张量let x = torch.randn([8, 4, 5]);// 创建一个全连接层let fc = new torch.nn.Linear(5, 4);// 前向传播let y = fc.forward(x);console.log(y);

이 예에서는 먼저 js-pytorch 라이브러리를 소개하고 토치를 사용하여 임의의 텐서 x와 완전히 연결된 레이어 fc를 생성했습니다. 그런 다음 fc의 전달 방법을 사용하여 순방향 전파를 수행하고 결과를 y에 저장합니다. 마지막으로 y 값을 출력합니다.

js-pytorch 라이브러리는 Node.js 환경에서 사용해야 한다는 점에 유의하세요. 아직 Node.js를 설치하지 않았다면 Node.js 공식 홈페이지에서 다운로드하여 설치할 수 있습니다.

torch.randn([8, 4, 5])는 PyTorch 딥 러닝 프레임워크에서 무작위 텐서를 생성하는 데 사용되는 함수 호출입니다. 구체적인 설명은 다음과 같습니다.

1. torch: 딥러닝과 텐서 계산을 위한 PyTorch 라이브러리의 이름입니다.
2. randn(): 이는 정규 분포(평균 0, 표준 편차 1)에 따라 난수를 생성하는 PyTorch의 함수입니다.
3. [8, 4, 5]: 생성된 무작위 텐서의 차원을 지정하는 텐서의 모양 표현입니다.

• 첫 번째 차원은 8입니다. 이는 텐서의 첫 번째 차원에 8개의 요소가 있음을 의미합니다.
• 2차원은 4입니다. 이는 텐서의 2차원 요소가 4개라는 의미입니다.
• 3차원은 5입니다. 이는 텐서의 3차원 요소가 5개라는 의미입니다.

요약하자면, torch.randn([8, 4, 5])는 [8, 4, 5] 모양의 무작위 텐서를 생성합니다. 여기서 각 요소는 정규 분포를 따르고 평균값은 0입니다. 표준편차는 1이다. 이 랜덤 텐서는 딥러닝 모델 초기화, 랜덤 가중치 생성 등의 작업에 사용될 수 있습니다. 이 함수를 호출할 때마다 새로운 무작위 텐서가 생성됩니다.

요약

js-pytorch를 통해 우리는 딥 러닝의 힘을 사용자의 손끝에 가져오고 사용자에게 더욱 스마트하고 대화형 경험을 제공할 수 있습니다.

딥 러닝과 프론트엔드 개발에 관심이 있다면 js-pytorch 프로젝트를 살펴보는 것을 강력히 추천합니다. 이는 개발자가 웹에서 더욱 스마트하고 강력한 애플리케이션을 구축할 수 있는 새로운 문을 열어줍니다.

Github 주소: https://github.com/eduardoleao052/js-pytorch

이 글이 모든 사람이 js-pytorch의 매력을 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 Js-pytorch: 프론트엔드 + AI의 새로운 세계를 열다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!