TensorFlow.js

tensorflow.js by ADL 通过ADL 并了解如何直接在浏览器中运行ML / DL模型 (And learn how you can run ML/DL models directly in the browser) An increasing number of developers are using TensorFlow in their machine learning pr

1、简介 TensorFlow.js 是一个 JavaScript 库，用于在浏览器和 Node.js 训练和部署机器学习模型。 TensorFlow.js 可以为你提供高性能的、易于使用的机器学习构建模块，允许你在浏览器上训练模型，或以推断模式运行预训练的模型。TensorFlow.js 不仅可以提供低级的机器学习构建模块，还可以提供高级的类似 Keras 的 API 来构建神经网络。 2、官方

TensorFlow.js 在 JavaScript 中进行机器学习 一、运算方式 1.张量的数学运算以及为什么使用它们, 下面代码举个简单的例子 tf.add(a,b)//张量的添加 const a = tf.tensor1d([1,2,3,4]) const b = tf.tensor1d([10,20,30,40]) a.add(b).print();//输出为 [11,22,33,44]

将tf.Model：保存到Web浏览器的本地存储。本地存储是标准的客户端数据存储。保存在那里的数据可以在同一页面的多个负载中持续存在。 假设你有一个tf.Model名为的对象model。无论是从头开始使用Layers API还是从预训练的Keras模型加载/微调，您都可以使用一行代码将其保存到本地存储： const saveResult = await model.save('localstora

Tensorflow.js是一个开源的、使用WebGL加速的机器智能JavaScript库。它允许你在浏览器里训练神经网络或者在推断模式下执行预先训练好的模型。 1.Tensor（张量） Tensorflow.js里最重要的数据单元就是Tensors。它是被塑造成一维或多维数组形式的一系列数字。一个张量有一个shape属性，是它决定了张量的构造。（每个维度里有多少个数字） 张量主要的构造器就是tf

我想做一个图像分类器，但是我不懂Python。js与我熟悉的javascript一起工作。模型可以用它来训练吗？这样做的步骤是什么？坦白地说，我不知道从哪里开始。 ========================================= 说我有一堆图像和标签。我如何使用它们来训练一个模型？

有了能做出惊人预测的模型之后，要做什么呢？当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成，可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是，现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据，这种情况需要将模型包装成网络服务：这样的话，任何组件都可以通过 REST API 询问模型。随着时间的推移，你需要用新数据重新训练模型，更新生产版本。必须处理好模型版本，平稳地过渡到新版本，碰到问题的话需要

错误为： 谁能帮帮我吗？

我试图用下面的代码训练模型，但我一直在方法上收到错误，它告诉我将更改为。为什么？

我是ML世界的新手，当阅读关于用训练数据构建模型并最终测试数据以适应要求时，直到这一点我都能够理解，我的问题是一旦测试模型就准备好了 生产部署后是否需要训练/重新训练模型？ 如果是这样，做法是什么？ 有没有办法持久化假设，以便模型可以使用持久化的结果进行预测？ 每天、每周或每月重新训练模型是好的做法吗？ 假设spark MLib用于构建模型 让我补充更多细节。当我训练模型时，为了论证，它会在预生产

在之前的描述中，我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱子来处理。如果你实践过前几章的一些示例，你惊奇的发现你可以优化回归系统，改进数字图像的分类器，你甚至可以零基础搭建一个垃圾邮件的分类器，但是你却对它们内部的工作流程一无所知。事实上，许多场合你都不需要知道这些黑箱子的内部有什么，干了什么。 然而，如果你对其内部的工作流程有一定了解的话，当面对一个机器学习任务时候，这些理论可以帮助你快速的找到恰

在之前的描述中，我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱子来处理。如果你实践过前几章的一些示例，你惊奇的发现你可以优化回归系统，改进数字图像的分类器，你甚至可以零基础搭建一个垃圾邮件的分类器，但是你却对它们内部的工作流程一无所知。事实上，许多场合你都不需要知道这些黑箱子的内部有什么，干了什么。 然而，如果你对其内部的工作流程有一定了解的话，当面对一个机器学习任务时候，这些理论可以帮助你快速的找到恰

浏览器模型概述 window 对象 Navigator 对象，Screen 对象 Cookie XMLHttpRequest 对象 同源限制 CORS 通信 Storage 接口 History 对象 Location 对象，URL 对象，URLSearchParams 对象 ArrayBuffer 对象，Blob 对象 File 对象，FileList 对象，FileReader 对象 表单，F