Google黑科技，浏览器上的机器学习框架–Tensorflow.js
2018年3月30日，谷歌 TenosrFlow 开发者峰会 2018 在美国加州石景山开幕，来自全球的机器学习用户围绕 TensorFlow 展开技术演讲与演示。
今年，Tensorflow做的一件很好意思的事情，发布了面向JavaScript开发者全新的学习框架Tensorflow.js，将机器学习搬上了浏览器这个平台。
浏览器端的Machine Learning
峰会上Daniel Smilkov以及Nikhil Thorat展示了2个采用tensorflow.js在浏览器上实现的2个小游戏。
@dsmilkov和@nsthorat在训练模型中使用计算机视觉和一个摄像头，来，控制PAC-MAN游戏，而这个过程完全是在浏览器中进行的。
使用TensorFlow.js构建的应用程序的另一个有趣的例子是一个寻宝游戏。你可以尝试使用你的手机去试试这个寻宝游戏。
当然官网提供的demo还不止这两个。
这些新颖的模型作为案例在 TensorFlow.js 中都提供了实现代码，读者也可以跟随教程实现基于浏览器的模型
[link]https://js.tensorflow.org/
通过以上两个游戏我们可以看出浏览器端ml所具备的交互性。同时在浏览器中运行的ML意味着从用户的角度来看，不需要安装任何库或驱动程序。只需打开一个网页，您的程序即可运行。
此外，它也可以使用GPU加速运行。TensorFlow.js自动支持WebGL，并在GPU可用时在幕后加速代码。用户也可以通过移动设备打开您的网页，在这种情况下，您的模型可以利用传感器数据，例如陀螺仪或加速度计。最后，所有数据都保留在客户端上，使得TensorFlow.js可用于低延迟推断以及隐私保护应用程序。
从以上内容总结出以下四点：
- 无驱动/不需要安装
- 交互式ml
- 自带传感器
- 数据存储在客户端
Tensorflow.js 的三种工作流程
- 导入现有的预先训练的模型进行推理。如果您有一个以前曾经脱机培训过的现有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推理。
- 重新训练导入的模型：正如在上面的Pac-Man演示中，您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，使用在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。
- 直接在浏览器中创作模型：可以使用TensorFlow.js完全在浏览器中使用Javascript和高级图层API定义，训练和运行模型。
Tensorflow 整体架构
TensorFlow.js包含支持低级API（以前称为deeplearn.js）和Eager执行。
TensorFlow.js API的概述。TensorFlow.js由WebGL提供支持，并提供用于定义模型的高级图层API和用于线性代数的低级别API和自动分化。TensorFlow.js支持导入TensorFlow SavedModels和Keras模型。
此外 Node.js 很快就会发布，它能为网站模型提供 GPU、TPU 等快速训练与推断的方法。
Tensorflow.js与deeplearning.js的关联
deeplearning.js
* 2017年8月分布
* 通过WebGL调用GPU加速
* 推理和训练完全在浏览器上执行
TensorFlow.js是用于机器学习的JavaScript工具生态系统，是deeplearn.js的继任者，现在称为TensorFlow.js Core。TensorFlow.js还包含一个Layers API，它是用于构建使用Core的机器学习模型的更高级别的库，以及用于自动移植TensorFlow SavedModels和Keras hdf5模型的工具
TensorFlow.js API的概述。TensorFlow.js由WebGL提供支持，并提供用于定义模型的高级图层API和用于线性代数和自动区分的低级API。TensorFlow.js支持导入TensorFlow SavedModels和Keras模型。
Tensorflow.js 实现minst手写字母识别
这里为找了一个用Tensorflow.js实现mnist手写数字预测的例子，详细的代码可以访问这里
从一个用户的角度上看，是不是有很强的交互性，你可以非常直观的看到你所要的结果。
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