使用 TensorFlow.js 在浏览器中解锁机器学习-js教程-PHP中文网

Unlocking Machine Learning in the Browser with TensorFlow.js

近年来，由于硬件和软件的进步，机器学习已经从一个专业领域转变为所有人都可以使用的领域。该领域最令人兴奋的开发之一是 TensorFlow.js，它是一个功能强大的 JavaScript 库，允许开发人员直接在浏览器中运行机器学习模型。这篇文章深入探讨了 TensorFlow.js 的主要优势和用例，让您更轻松地了解如何将其集成到 Web 项目中。

什么是 TensorFlow.js？

TensorFlow.js 是一个开源库，可让您在浏览器或 Node.js 上运行机器学习模型。它将 JavaScript 的灵活性带入机器学习世界，使开发人员能够在不离开浏览器环境的情况下训练、微调和部署模型。 TensorFlow.js 构建在流行的机器学习框架 TensorFlow 之上，但带来了为 Web 和 JavaScript 开发人员量身定制的附加功能。

为什么选择 TensorFlow.js？

随处运行：TensorFlow.js 的最大优势之一是它可以在 JavaScript 运行的任何地方运行 - 无论是在浏览器中还是在 Node.js 的服务器端。这使其成为创建利用机器学习力量的交互式 Web 应用程序的理想选择。
无需后端服务器：使用 TensorFlow.js，开发人员可以直接在浏览器中运行 ML 模型。这消除了对后端基础设施的需求，减少了延迟，并使应用程序更快、更具交互性并且更注重隐私，因为数据不必离开客户端。
实时训练模型：TensorFlow.js 不仅允许运行预先训练的模型，还可以让您即时训练模型。这种实时训练功能对于个性化推荐、交互式学习平台或游戏等应用程序非常有用。
Web 友好架构：由于 TensorFlow.js 是用 JavaScript 构建的，因此它可以无缝集成到现代 Web 开发工作流程中。无论您使用 React、Angular 还是纯 HTML5，TensorFlow.js 都可以轻松融入您的项目。

主要特点

预训练模型：TensorFlow.js 提供各种即用型模型，可以轻松集成到您的 Web 应用程序中。无论是图像识别、姿势检测还是情感分析，您都可以快速上手，无需深厚的机器学习背景。
迁移学习：您可以自定义预训练模型以满足您的特定需求，而无需大型数据集。 TensorFlow.js 中的迁移学习可帮助您使用自己的数据微调这些模型，使该库对于通用和专业应用程序都非常强大。
GPU 加速：TensorFlow.js 可以利用 WebGL 使用客户端的 GPU 来加速浏览器中的计算。这为浏览器带来了接近原生速度的高性能机器学习，使得运行复杂模型成为可能。

热门用例

实时图像分类：使用 TensorFlow.js 直接在浏览器中运行图像识别。增强现实、交互式艺术装置或基于网络的图像搜索引擎等应用程序可以从中受益。
Web 应用程序中的姿势检测：TensorFlow.js 具有允许实时姿势检测的模型，非常适合交互式应用程序，例如健身跟踪、基于手势的控制和视频会议应用程序。
情感分析：借助 TensorFlow.js，您可以集成自然语言处理 (NLP) 模型来实时分析用户输入。这可用于衡量用户对网站的满意度、过滤内容或根据用户的心情个性化推荐。
教育工具：TensorFlow.js 向教育工作者和学习者等开放机器学习。通过构建在浏览器中运行的机器学习模型，开发人员可以创建交互式工具，以引人入胜的方式教授计算机视觉或自然语言处理等概念。

TensorFlow.js 入门
TensorFlow.js 可通过 CDN、NPM 获取，也可以直接下载。这是一个简单的代码示例，用于加载用于图像分类的预训练模型：

// 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);

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此代码片段加载 MobileNet 模型，该模型可以对图像中的对象进行分类。 tf.browser.fromPixels() 函数从 DOM 获取图像并对其进行处理，从而允许模型直接在浏览器中进行预测。