使用 TensorFlow.js 在瀏覽器中解鎖機器學習-js教程-PHP中文網

Unlocking Machine Learning in the Browser with TensorFlow.js

近年來，由於硬體和軟體的進步，機器學習已經從一個專業領域轉變為所有人都可以使用的領域。該領域最令人興奮的開發之一是 TensorFlow.js，它是一個功能強大的 JavaScript 程式庫，允許開發人員直接在瀏覽器中運行機器學習模型。這篇文章深入探討了 TensorFlow.js 的主要優勢和用例，讓您更輕鬆地了解如何將其整合到 Web 專案中。

什麼是 TensorFlow.js？

TensorFlow.js 是一個開源程式庫，可讓您在瀏覽器或 Node.js 上執行機器學習模型。它將 JavaScript 的靈活性帶入機器學習世界，使開發人員能夠在不離開瀏覽器環境的情況下訓練、微調和部署模型。 TensorFlow.js 建立在流行的機器學習框架 TensorFlow 之上，但帶來了為 Web 和 JavaScript 開發人員量身定制的附加功能。

為什麼選擇 TensorFlow.js？

隨處運行：TensorFlow.js 的最大優勢之一是它可以在 JavaScript 運行的任何地方運行 - 無論是在瀏覽器中還是在 Node.js 的伺服器端。這使其成為創建利用機器學習力量的互動式 Web 應用程式的理想選擇。
無需後端伺服器：使用 TensorFlow.js，開發人員可以直接在瀏覽器中執行 ML 模型。這消除了對後端基礎設施的需求，減少了延遲，並使應用程式更快、更具互動性並且更注重隱私，因為資料不必離開客戶端。
即時訓練模型：TensorFlow.js 不僅允許運行預先訓練的模型，還可以讓您即時訓練模型。這種即時訓練功能對於個人化推薦、互動式學習平台或遊戲等應用程式非常有用。
Web 友善架構：由於 TensorFlow.js 是用 JavaScript 建構的，因此它可以無縫整合到現代 Web 開發工作流程中。無論您使用 React、Angular 還是純 HTML5，TensorFlow.js 都可以輕鬆融入您的專案。

主要特點

預訓練模型：TensorFlow.js 提供各種即用型模型，可輕鬆整合到您的 Web 應用程式中。無論是影像辨識、姿勢偵測還是情緒分析，您都可以快速上手，無需深厚的機器學習背景。
遷移學習：您可以自訂預訓練模型以滿足您的特定需求，而無需大型資料集。 TensorFlow.js 中的遷移學習可協助您使用自己的資料微調這些模型，使該程式庫對於通用和專業應用程式都非常強大。
GPU 加速：TensorFlow.js 可以利用 WebGL 使用客戶端的 GPU 來加速瀏覽器中的運算。這為瀏覽器帶來了接近原生速度的高效能機器學習，使得運行複雜模型成為可能。

熱門用例

即時影像分類：使用 TensorFlow.js 直接在瀏覽器中執行影像辨識。擴增實境、互動式藝術裝置或基於網路的圖像搜尋引擎等應用程式可以從中受益。
Web 應用程式中的姿勢檢測：TensorFlow.js 具有允許即時姿勢檢測的模型，非常適合互動式應用程序，例如健身追蹤、基於手勢的控制和視訊會議應用程式。
情緒分析：借助 TensorFlow.js，您可以整合自然語言處理 (NLP) 模型來即時分析使用者輸入。這可用於衡量使用者對網站的滿意度、過濾內容或根據使用者的心情個人化推薦。
教育工具：TensorFlow.js 向教育工作者和學習者等開放機器學習。透過建立在瀏覽器中運行的機器學習模型，開發人員可以創建互動式工具，以引人入勝的方式教授電腦視覺或自然語言處理等概念。

TensorFlow.js 入門
TensorFlow.js 可透過 CDN、NPM 取得，也可以直接下載。這是一個簡單的程式碼範例，用於載入用於圖像分類的預訓練模型：

// Load TensorFlow.js
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

// Load a pre-trained MobileNet model
const model = await tf.loadGraphModel('https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_100_224/classification/3');

// Load an image from the DOM and make a prediction
const imgElement = document.getElementById('image');
const prediction = await model.predict(tf.browser.fromPixels(imgElement));
console.log(prediction);

登入後複製

此程式碼片段載入 MobileNet 模型，該模型可以對影像中的物件進行分類。 tf.browser.fromPixels() 函數從 DOM 取得影像並對其進行處理，讓模型直接在瀏覽器中進行預測。