TensorFlow.js发布：使用JS进行机器学习并在浏览器中

TensorFlow官方团队近日发布多个重大更新，其中包括：为python开发者提供的，可以立即评估操作并且无需额外图形构建步骤的eager execution；可以促进机器学习模型可重用部分的发布、发现和使用的TensorFlow Hub；针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案TensorFlow Lite；Swift的TensorFlow开源；面向JavaScript开发者的新机器学习框架TensorFlow.js！

介绍

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。

浏览器内的机器学习

在浏览器中完全由客户端运行的机器学习程序将会解锁新的机会，如交互式机器学习！例如下方链接中的吃豆人游戏。

https://github.com/tensorflow/tfjs-examples

使用神经网络将你的摄像头变成PAC-MAN的控制器

如果你想尝试其他游戏，可以使用手机上的浏览器玩Emoji Scavenger Hunt。

https://emojiscavengerhunt.withgoogle.com/

项目：https://github.com/google/emoji-scavenger-hunt

从用户的角度来看，在浏览器中运行的ML意味着不需要安装任何库或驱动程序。只需打开网页，你的程序就可以运行了。此外，它已准备好使用GPU加速运行。TensorFlow.js自动支持WebGL，并在GPU可用时会加速代码。用户也可以通过移动设备打开你的网页，在这种情况下，模型可以利用传感器数据，例如陀螺仪或加速度传感器。最后，所有数据都保留在客户端上，使得TensorFlow.js可用于低延迟推理以及隐私保护程序。

你可以用TensorFlow.js做什么？

如果使用TensorFlow.js进行开发，可以考虑以下三种工作流程。

你可以导入现有的预训练的模型进行推理。如果你有一个现成的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推理。

你可以导入的模型进行再训练。就像上面的吃豆人演示一样，你可以使用迁移学习来增强现有预训练好的离线模型（使用在浏览器中收集的少量数据），使用的技术称为图像再训练（Image Retraining）。这是只使用少量数据，快速训练准确模型的一种方法。

直接在浏览器中创作模型。你还可以使用TensorFlow.js，完全在浏览器中使用Javascript和高级层API定义，训练和运行模型。如果你熟悉Keras，那么高级层API应该也会很熟悉。

让我们看看代码

如果你愿意，可以直接到示例或教程开始。

示例：https://github.com/tensorflow/tfjs-examples

教程：http://js.tensorflow.org/

以下内容展示了如何在浏览器中导出用Python定义的模型进行推理，以及如何完全用Javascript定义和训练模型。这是定义一个神经网络来对花朵进行分类的代码片段，就像在TensorFlow.org的入门指南中一样（也就是说分类鸢尾花）。在这里我使用一堆层定义一个模型。

1import * as tffrom ‘@tensorflow/tfjs’;

2const model= tf.sequential();

3model.add(tf.layers.dense({inputShape: [4], units:100}));

4model.add(tf.layers.dense({units:4}));

5model.compile({loss: ‘categoricalCrossentropy’, optimizer: ‘sgd’});

我们在此使用的层API支持在示例目录中能找到的所有Keras层（包括Dense，CNN，LSTM等）。然后，我们可以使用与方法调用相同的 Keras-compatible API来训练我们的模型：

1await model.fit(

2  xData, yData, {

3    batchSize: batchSize,

4    epochs: epochs

5});

这个模型现在可以用来做预测了:

01// Get measurementsfor a new flower to generate a prediction

02// The first argumentis the data,and the secondis the shape.

03const inputData= tf.tensor2d([[4.8,3.0,1.4,0.1]], [1,4]);

04 

05// Get the highest confidence predictionfrom our model

06const result= model.predict(inputData);

07const winner= irisClasses[result.argMax().dataSync()[0]];

08 

09// Display the winner

10console.log(winner);

TensorFlow.js还包含底层API（以前称为deeplearn.js）并支持Eager execution。

TensorFlow.js API

TensorFlow.js如何与deeplearn.js关联？

TensorFlow.js属于JavaScript生态系统，实现其进行机器学习的工具，继承自deeplearn.js（即TensorFlow.js Core）。TensorFlow.js还包含一个Layers API，它是使用Core构建机器学习模型的高级库，并且也是用于自动移植TensorFlow SavedModels和Keras hdf5模型的工具。

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