在浏览器中训练和部署 ML 模型 TensorFlow.js

在浏览器中训练和部署 ML 模型 TensorFlow.js

Apache 2.0
JavaScript
跨平台
Google
2018-04-02
王练

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。

TensorFlow.js 可用于:

在浏览器中创建模型

TensorFlow.js 的 API 灵活且直观,可以使用低级的 JavaScript 线性代数库和高级图层 API 在浏览器中定义、训练和运行完整的机器学习模型。

运行现有模型

TensorFlow.js 可导入现有的预先训练的模型进行推理。如果你有一个以前曾经脱机训练过的现有 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预测。

重新调整现有模型 

TensorFlow.js 可用于重新训练导入的模型。你可以使用传输学习来增强现有模型,使用名为“图像重新训练”的技术,使用浏览器中收集的少量数据进行离线培训。这是快速训练精确模型的一种方法,只使用少量数据。

架构原理


TensorFlow.js 主要是由 WebGL 提供能力支持,并提供了一个用于定义模型的高层  API ,以及用于线性代数和自动微分的低级 API 。TensorFlow.js 支持导入 TensorFlow SavedModels  和  Keras  模型。

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