Гайд по работе с TensorFlow.js: от нуля до первого нейрона 🧠
Node JS
1
Сообщения
1
Постеры
12
Просмотры
-
TensorFlow.js — библиотеке от Google, которая позволяет создавать и обучать нейросети прямо в браузере или Node.js. Забудьте про Python: всё, что вам нужно, — это браузер и базовые знания JS. Давайте начнём!
1. Установка и подключение
В браузере:
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@4.10.0/dist/tf.min.js"></script>
В Node.js:
npm install @tensorflow/tfjs
Для GPU:
npm install @tensorflow/tfjs-node-gpu
2. Пример простой модели
Задача: обучить модель предсказывать
Y = 2X - 1
.Подготовка данных
const xs = tf.tensor2d([[0], [2], [4], [6], [8]]); // Входные значения const ys = tf.tensor2d([[-1], [3], [7], [13], [15]]); // Цель
Создание и компиляция модели
const model = tf.sequential(); model.add(tf.layers.dense({inputShape: [1], units: 1})); model.compile({ optimizer: 'sgd', loss: 'meanSquaredError' });
Обучение и прогнозирование
await model.fit(xs, ys, {epochs: 50}); const prediction = model.predict(tf.tensor2d([[10]])); prediction.print(); // Ожидаем ~19
3. Визуализация и сохранение
- Графики обучения: Используйте
tfjs-vis
для отображения потерь. - Сохранение модели:
await model.save('localstorage://my-model');
- Загрузка модели:
const loadedModel = await tf.loadLayersModel('localstorage://my-model');
4. Готовые модели
- ImageNet (Mobilenet):
Пример:npm install @tensorflow-models/mobilenet
const model = await mobilenet.load(); const predictions = await model.classify(document.getElementById('img'));
- Голосовые команды:
npm install @tensorflow-models/speech-commands
5. Советы и ограничения
- Очистка памяти: Используйте
tf.tidy()
или.dispose()
для управления тензорами. - Производительность: В браузере медленнее, чем в Python. Лучше использовать для простых задач.
- Сложные модели: Обучайте на Python, затем импортируйте в TensorFlow.js.
- Графики обучения: Используйте
© 2024 - 2025 RosDesk, Inc. Все права защищены.