初探 TensorFlow.js

在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型，并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。 进行预测 用 TensorFlow.js 训练模型 TensorFlow.js 提供了一种创建神经网络的简便方法。首先用 trainModel 方法创建一个 LinearModel 类。 用 TensorFlow.js 进行预测 尽管在训练模型时需要事先定义一些超参数，但是进行一般的预测还是很容易的。 TensorFlow.js 可以使用很多预训练的模型，还可以导入使用 TensorFlow 或 Keras 创建的外部模型。 TensorFlow.js 是创建神经网络的简便工具。

TensorFlow.js简介

Tensorflow.js是一个基于deeplearn.js构建的库，可直接在浏览器上创建深度学习模块。 本教程首先解释TensorFlow.js的基本构建块及其操作。然后，我们描述了如何创建一些复杂的模型。 一点提示 如果你想体验代码的运行，我在Observable上创建了一个交互式编码会话。 TensorFlow.js还允许链式操作。 CNN模型 TensorFlow.js使用计算图自动进行微分运算。我们只需要创建图层、优化器并编译模型。 现在我们可以将此conv层添加到模型中: model.add(convlayer); Tensorflow.js有什么好处？我们不需要指定下一层的输入大小，因为在编译模型后它将自动评估。

线性回归-基于tensorflow.js

《传热学》横掠管外对流换热系数测定实验中，奴赛尔数Nu与雷诺数Re的关系式，通过实验测定，并确定公式中的系数C和指数n。这里使用机器学习进行线性回归。

快速入门TensorFlow.js指南

这两天事情比较多，偶尔玩玩深度学习小游戏也是不错的~ 深度学习吃豆人小游戏 TensorFlow.JS，之前就发现这个好玩的东东，但是一直没有时间去看，作为一名深度学习者，没有折腾的心是不行的。 为什么选择TensorFlow.js,因为有两个很关键的优点： 可以加载TensorFlow和keras预训练好的模型，这个是必须的，因为直接在网页上进行训练的速度是比较慢的，我们可以利用在GPU端的TF 结合了Keras的高层次layer构建方式，用过Keras的都知道，相比TensorFlow，keras可以很快速构建我们所需要的神经网络，这样的话TensorFlow.js的开发效率还是很高的。 通过Script标签运行TensorFlow.js 我们首先在浏览器中直接编辑Script标签添加代码即可，首先我们需要下载Vscode编辑器，安装debug for chrome这个插件： 在.vscode 安装TensorFlow.js:npm install @tensorflow/tfjs 安装parcel打包工具npm install -g parcel-bundler 初次使用parcel时，会生成一个

基于tensorflow.js的机器学习

tensorflow.js是一个机器学习的框架： Develop ML with JavaScript, Use flexible and intuitive APIs to build and train low-level JavaScript linear algebra library or the high-level layers API https://js.tensorflow.org/ 我们结合tensorflow.js

TensorFlow.js 为何引入 WASM 后端

在前面的一篇文章《TensorFlow.js 微信小程序插件开始支持 WebAssembly》中，我们谈到了 Tensorflow.js（tfjs） 的新后端 WebAssembly（WASM）。 参考 Introducing the WebAssembly backend for TensorFlow.js Face and hand tracking in the browser with MediaPipe and TensorFlow.js ?

Tensorflow.js 视频图片多目标检测

前言Tensorflow.js 官方提供了很多常用模型库，涵盖了平时开发中大部分场景的模型。例如，前面提到的图片识别，除此之外还有人体姿态识别，目标物体识别，语音文字等识别。 demo 运行tensorflow.js 提供的例子是通过 yarn，由于我本地环境原因，就以 npm 和 parcel 运行其效果。 license": "ISC", "browserslist": [ "last 1 Chrome version" ]}命令切换到项目目录，运行 npm install代码index.html

TensorFlow.js

Github 项目推荐 | Tensorflow.js 进化建模

概览 这是 Siraj Raval 在 Youtube 上用 Tensorflow.js 实现Evolution建模的代码。 Evolution模拟器 神经网络 遗传算法 物理环境 项目结构 环境：各种环境模型 生物：各种生物模型 NeuroEvolution：神经网络和遗传算法库 Lib：p5.js，Matter.js 和 Tensorflow.js

TensorFlow.js中的几个重要概念

TensorFlow.js简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。 TensorFlow的数据流运作模型如下图： TensorFlow.js 是一个开源的用于开发机器学习项目的 WebGL-accelerated javascript 库。 TensorFlow.js使用 1，创建神经网络 TensorFlow.js 给我们提供了一个简单的办法来创建神经网络。 中使用，而且，你可以使用 TensorFlow 或 Keras 创建模型，然后导入到 TensorFlow.js。 TensorFlow.js 借助了 WebGL 的接口来加速训练，但即使这样它也比 TensorFlow Python 版本要慢 1.5-2 倍。

在浏览器中使用TensorFlow.js

TensorFlow.js简介 介绍 光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素，并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容，本文是一个很好的介绍。 TensorFlow.js是一个库，用于使用JavaScript开发和训练机器学习模型，并将其部署在浏览器中或Node.js上。 在一台带有RTX 2060和i7 9th Gen的现代计算机上，检测任务每幅图像大约需要750毫秒，使用WebGL后端识别模型每批32个农作物(单词)大约需要170毫秒，使用TensorFlow.js基准测试工具进行基准测试

基于TensorFlow.js的线性回归模型实践

无监督学习的训练过程中不存在所谓的"正确答案", 因此训练的方式与有监督学习存在显著的区别. 本文不进行深入讨论.

面向纯新手的TensorFlow.js速成课程

本课程由CodingTheSmartWay.com出品，在本系列的第一部分中，你将学到： TensorFlow.js是什么 如何将TensorFlow.js添加到Web应用程序中 如何使用TensorFlow.js 向Web应用程序添加机器学习功能 什么是TensorFlow.js TensorFlow.js是一个JavaScript库，它可以将机器学习功能添加到任何Web应用程序中。 并且，你可以使用TensorFlow.js在JavaScript环境中运行现有模型。 添加TensorFlow.js 为了Tensorflow.js添加到项目中，我们再次使用NPM并在项目目录中执行以下命令： $ npm install @tensorflow/tfjs 这将下载并将其安装到 ; 当我们将TensorFlow.js导入为tf后，我们现在可以通过在代码中使用tf对象来访问TensorFlow.js API 。

使用TensorFlow.js进行时间序列预测

训练神经网络 现在训练数据准备好了，是时候为时间序列预测创建一个模型，为实现这个目的，将使用TensorFlow.js框架。 TensorFlow.js是一个用JavaScript开发和训练机器学习模型的库，可以在Web浏览器中部署这些机器学习功能。 选择顺序模型，其简单地连接每个层并在训练过程中将数据从输入传递到输出。 使用TensorFlow.js，可以在Web浏览器上进行机器学习，这实际上非常酷。 在Github上探索演示，这个实验是100％教育，绝不是交易预测工具： 股票预测（TensorFlow.js） https://lonedune.github.io/tfjs-stocks/demo/

TensorFlow.js、迁移学习与AI产品创新之道

1 概念篇 1.1 tensors TensorFlow.js 把 N 维数组都统称为 tensor ，为方便理解，见下图。 TensorFLow.js 有 2 种创建模型的方法。 官方 tensorFlow.js 项目，使用 yarn 作为包管理工具，使用 Parcel 作为 Web 应用的打包工具。 第四个介绍如何将 Keras 或 TensorFlow 训练好的模型导入 TensorFlow.js 来使用。有兴趣可以详细学习下。 tensorFLow.js 中使用。

基于tensorflow.js的k-means聚类分析

Looks like you are running TensorFlow.js in Node.js.

当微信小程序遇上TensorFlow - tensorflow.js篇

这个端午节，趁着放假，空余时间比较多，开始研究微信小程序中如何使用tensorflow.js。 在写下上一篇推送后，我简单尝试过在微信小程序中使用tensorflow.js，发现直接使用还是存在一点问题，所以本次的目标是走通简单的流程：加载预训练模型mobilenet，可以用来识别图片所属分类。

TensorFlow.js 微信小程序插件开始支持 WebAssembly

使用TensorFlow.js的WASM backend TensorFlow.js的WASM backend非常适合在中低端Android手机上使用。 小结 本文介绍了 WebAssembly 以及微信小程序对 WebAssembly 的支持情况，最后介绍了如何启用TensorFlow.js的WASM backend。

2020前端智能化趋势：tensorflow.js生态

今天重点整理tensorflow.js相关的内容。有非常多的基于tensorflow.js二次封装的js库，比如face-api.js、ml5.js等等。 详细请往下翻看： 欢迎有兴趣的朋友添加我（文末有福利），进一步交流哈~ - tensorflow.js？ 使用tensorflow.js我们可以在浏览器用摄像头实现目标检测。比如我们可以识别以下图片里的物体： 前端可以很容易的调用相关的tensorflow.js模型实现目标检测。目标检测可以用来干什么？ 利用TensorFlow.js，能够在web线上对“古草体”文字逐字识别。 借此，我们还可以用tensorflow.js实现验证码的识别，让浏览器自动帮我们输入验证码~ - 前端智能技术06 - Text classification tensorflow.js的案例很多都是图像上的应用

前端入门机器学习 Tensorflow.js 简明教程

文章参考自： 开箱即用的深度学习工具 -- TensorFlow.js： https://www.cnblogs.com/mq0036/p/13607017.html web开发者踏入人工智能的利器_Tensorflow.js 除了这个重要原因，Tensorflow.js还有如下优势： 1、Tensorflow.js是开箱即用的开发库，开发者无需花精力去编写基础复杂的数学问题。 TensorFlow.js的工作依然是围绕神经网络展开的，基本的工作过程包含了如下几个典型步骤： 下面我们将通过TensorFlow.js官方网站提供的数据拟合的示例来了解整个流程。 体验Tensorflow.js开箱即用编程 （一）安装和引用Tensorflow.js 在html页面中可直接引用一个js文件即可。 如今很多大厂对人工智能的研发都投入了大量的人力资金，Tensorflow.js在移动端也出现很多应用，最近比较有名的实时彩妆就是使用Tensorflow.js进行编写的小程序。

TensorFlow.js、迁移学习与AI产品创新之道

1 概念篇 1.1 tensors TensorFlow.js 把 N 维数组都统称为 tensor ，为方便理解，见下图。 ? TensorFLow.js 有 2 种创建模型的方法。 官方 tensorFlow.js 项目，使用 yarn 作为包管理工具，使用 Parcel 作为 Web 应用的打包工具。 tensorFLow.js 中使用。 上文已经介绍过如何把 keras 训练的模型转成 tensorFlow.js 的模型格式了，这里我们直接从谷歌提供的模型服务中获取。