Atraskite TensorFlow.js – galingą biblioteką, kuri mašininį mokymąsi perkelia į interneto naršykles ir Node.js. Sužinokite apie jos galimybes, privalumus ir kaip pradėti dirbti su praktiniais pavyzdžiais.
TensorFlow.js: mašininis mokymasis naršyklėje
TensorFlow.js yra galinga JavaScript biblioteka, leidžianti kurti, apmokyti ir diegti mašininio mokymosi modelius tiesiogiai naršyklėje arba Node.js aplinkose. Tai atveria daugybę galimybių kurti išmanias ir interaktyvias interneto programas, kurioms daugeliui užduočių nereikia serverio pusės apdorojimo.
Kas yra TensorFlow.js?
Iš esmės, TensorFlow.js yra populiarios TensorFlow Python bibliotekos perkėlimas į JavaScript. Ji suteikia lankstų ir intuityvų API, skirtą kurti ir apmokyti mašininio mokymosi modelius, išnaudojant naršyklės GPU (grafikos apdorojimo įrenginio) galią pagreitintiems skaičiavimams. Tai reiškia greitesnį apmokymo ir išvadų darymo laiką, palyginti su CPU sprendimais.
TensorFlow.js siūlo du pagrindinius būdus naudoti mašininio mokymosi modelius:
- Vykdyti esamus, iš anksto apmokytus modelius: Įkelti ir vykdyti iš anksto apmokytus TensorFlow arba Keras modelius tiesiogiai naršyklėje.
- Kurti ir apmokyti modelius naršyklėje: Kurti naujus modelius nuo nulio ir juos apmokyti naudojant naršyklėje esančius duomenis.
Kodėl verta naudoti TensorFlow.js?
Yra keletas svarių priežasčių, kodėl verta apsvarstyti TensorFlow.js naudojimą savo mašininio mokymosi projektuose:
1. Kliento pusės apdorojimas
Mašininio mokymosi užduočių atlikimas tiesiogiai naršyklėje suteikia didelių pranašumų:
- Sumažinta delsa: Pašalinamas poreikis siųsti duomenis į serverį apdorojimui, todėl gaunamas greitesnis atsako laikas ir interaktyvesnė vartotojo patirtis. Įsivaizduokite realaus laiko vaizdų atpažinimo programą, kurioje rezultatai rodomi akimirksniu, be jokio pastebimo vėlavimo.
- Privatumas: Jautrūs vartotojo duomenys lieka kliento pusėje, taip padidinant privatumą ir saugumą. Tai ypač svarbu programoms, kurios tvarko asmeninę informaciją, pvz., sveikatos duomenis ar finansines operacijas.
- Galimybės veikti neprisijungus: Įgalinamas mašininio mokymosi funkcionalumas net tada, kai vartotojas yra neprisijungęs. Tai naudinga mobiliosioms programoms arba scenarijams, kur tinklo ryšys yra nepatikimas.
- Sumažinta serverio apkrova: Apdorojimo našta perkeliama nuo jūsų serverių, taip sumažinant infrastruktūros išlaidas ir pagerinant mastelį. Tai ypač naudinga programoms su dideliu vartotojų skaičiumi.
2. Prieinamumas ir integracija
TensorFlow.js sklandžiai integruojasi su esamomis interneto technologijomis:
- JavaScript žinios: Išnaudokite savo esamus JavaScript įgūdžius kurdami ir diegdami mašininio mokymosi modelius. API sukurtas taip, kad būtų intuityvus JavaScript kūrėjams.
- Suderinamumas su naršyklėmis: Veikia visose moderniose interneto naršyklėse, užtikrinant platų suderinamumą su skirtingomis platformomis ir įrenginiais.
- Lengva integracija: Integruokite mašininio mokymosi funkcionalumą į esamas interneto programas su minimaliomis pastangomis.
3. Interaktyvus mokymasis
TensorFlow.js įgalina interaktyvias mokymosi patirtis:
- Grįžtamasis ryšys realiu laiku: Suteikite vartotojams tiesioginį grįžtamąjį ryšį, kai jie sąveikauja su modeliu, taip didinant įsitraukimą ir supratimą. Įsivaizduokite edukacinį žaidimą, kuriame DI realiu laiku pritaiko savo sudėtingumą pagal žaidėjo rezultatus.
- Vizualizacijos: Kurkite interaktyvias vizualizacijas, padedančias vartotojams suprasti, kaip veikia modelis ir daro prognozes. Tai gali būti ypač naudinga aiškinant sudėtingas sąvokas ne techniniams specialistams.
- Duomenų tyrinėjimas: Leiskite vartotojams tyrinėti ir manipuliuoti duomenimis naršyklėje, įgyjant įžvalgų ir atrandant dėsningumus.
TensorFlow.js panaudojimo atvejai
TensorFlow.js tinka įvairioms programoms, įskaitant:
1. Vaizdų atpažinimas ir klasifikavimas
Atpažinkite objektus, žmones ir scenas vaizduose. Pavyzdys: interneto programa, kuri automatiškai atpažįsta skirtingų tipų augalus iš įkeltų nuotraukų, padedanti sodininkystėje ir botanikos edukacijoje. Kitas pavyzdys galėtų būti naršyklės įrankis, kuris klasifikuoja odos būkles iš vaizdų, suteikdamas pirminį įvertinimą prieš konsultaciją su dermatologu.
2. Natūralios kalbos apdorojimas (NKA)
Analizuokite ir supraskite tekstinius duomenis. Pavyzdžiai: sentimentų analizės įrankis, kuris nustato klientų atsiliepimų emocinį toną, suteikdamas vertingą grįžtamąjį ryšį verslui. Pokalbių robotas, kuris gali atsakyti į dažnai užduodamus klausimus remdamasis žinių baze, saugoma lokaliai naršyklėje, taip sumažinant serverio apkrovą ir pagerinant atsako laiką.
3. Pozos įvertinimas
Aptikite ir sekite žmogaus pozas realiu laiku. Pavyzdys: fitneso programa, kuri teikia grįžtamąjį ryšį apie pratimų atlikimo formą, analizuodama vartotojo judesius per jo interneto kamerą. Kitas pavyzdys – žaidimas, kuris naudoja pozos įvertinimą personažo veiksmams valdyti, remiantis žaidėjo kūno judesiais.
4. Objektų aptikimas
Atpažinkite ir nustatykite objektų vietą vaizduose ir vaizdo įrašuose. Pavyzdys: apsaugos sistema, kuri aptinka neteisėtą prieigą, identifikuodama konkrečius objektus ar asmenis realaus laiko vaizdo srautuose, apdorojamuose naršyklėje. Svetainė, kuri padeda vartotojams atpažinti produktus nuotraukose, susiedama juos tiesiogiai su internetinėmis parduotuvėmis.
5. Stiliaus perkėlimas
Taikykite vieno paveikslėlio stilių kitam. Pavyzdys: interneto programa, leidžianti vartotojams paversti savo nuotraukas paveikslais, nutapytais garsių menininkų stiliumi, o visas apdorojimas vyksta naršyklėje.
6. Interaktyvi duomenų vizualizacija
Kurkite dinamiškas ir įtraukiančias vizualizacijas, pagrįstas mašininio mokymosi modeliais. Pavyzdys: sudėtingų ryšių finansiniuose duomenyse vizualizavimas naudojant naršyklėje apmokytus modelius, leidžiantis vartotojams tyrinėti dėsningumus ir priimti pagrįstus sprendimus.
Darbo su TensorFlow.js pradžia
Štai pagrindinis pavyzdys, padėsiantis jums pradėti dirbti su TensorFlow.js:
1. Įtraukite TensorFlow.js į savo projektą
Galite įtraukti TensorFlow.js į savo projektą naudodami CDN (turinio pristatymo tinklą) arba įdiegdami jį per npm (Node paketų tvarkyklę).
Naudojant CDN:
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@latest"></script>Naudojant npm:
npm install @tensorflow/tfjsTada, savo JavaScript faile:
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';2. Sukurkite paprastą modelį
Sukurkime paprastą tiesinės regresijos modelį:
// Apibrėžkite modelį
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));
// Sukompiliuokite modelį
model.compile({loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd'});
// Paruoškite duomenis
const xs = tf.tensor2d([[1], [2], [3], [4]], [4, 1]);
const ys = tf.tensor2d([[2], [4], [6], [8]], [4, 1]);
// Apmokykite modelį
model.fit(xs, ys, {epochs: 10}).then(() => {
// Atlikite prognozę
const prediction = model.predict(tf.tensor2d([[5]], [1, 1]));
prediction.print(); // Išvestis: Tensor [[10.0000002]]
});Šis pavyzdys parodo, kaip apibrėžti paprastą tiesinės regresijos modelį, jį sukompiliuoti, apmokyti naudojant pavyzdinius duomenis ir atlikti prognozę. Funkcija `tf.sequential()` sukuria sekos modelį, kuris yra tiesinis sluoksnių rinkinys. `tf.layers.dense()` prideda tankiai sujungtą sluoksnį, kuris yra pagrindinis neuroninių tinklų elementas. Metodas `compile()` konfigūruoja mokymosi procesą su nuostolių funkcija ('meanSquaredError' šiuo atveju) ir optimizatoriumi ('sgd' – stochastinis gradientinis nusileidimas). Metodas `fit()` apmoko modelį naudojant pateiktus įvesties (xs) ir išvesties (ys) tenzorius, iteruodamas per duomenis nurodytą epochų skaičių. Galiausiai, `predict()` generuoja prognozes naujiems įvesties duomenims. Šis pavyzdys išspausdins reikšmę, artimą 10, nes jis išmoksta ryšį y = 2x.
Pažangios koncepcijos
1. Perkeltinis mokymasis
Perkeltinis mokymasis yra technika, kai jūs panaudojate iš anksto apmokytą modelį ir pritaikote jį naujai užduočiai. Tai gali žymiai sumažinti apmokymo laiką ir pagerinti tikslumą, ypač kai turite ribotą duomenų kiekį. TensorFlow.js palaiko perkeltinį mokymąsi, leidžiantį įkelti iš anksto apmokytus modelius (pvz., MobileNet, modelį, apmokytą naudojant didelį vaizdų duomenų rinkinį) ir juos tikslinti pagal savo specifinius poreikius.
// Įkelkite iš anksto apmokytą modelį (pvz., MobileNet)
const mobilenet = await tf.loadLayersModel('https://storage.googleapis.com/tfjs-models/tfjs/mobilenet_v1_1.0_224/model.json');
// „Užšaldykite“ iš anksto apmokytų sluoksnių svorius
for (let i = 0; i < mobilenet.layers.length - 5; i++) {
mobilenet.layers[i].trainable = false;
}
// Sukurkite naują modelį, kuris apima iš anksto apmokytus sluoksnius ir naujus pasirinktinius sluoksnius
const model = tf.sequential();
for (let i = 0; i < mobilenet.layers.length; i++) {
model.add(mobilenet.layers[i]);
}
model.add(tf.layers.dense({units: numClasses, activation: 'softmax'}));
// Sukompiliuokite ir apmokykite modelį su savo duomenimis
model.compile({optimizer: 'adam', loss: 'categoricalCrossentropy', metrics: ['accuracy']});
model.fit(xs, ys, {epochs: 10});2. Modelio optimizavimas
Modelio optimizavimas yra labai svarbus našumui ir efektyvumui, ypač veikiant naršyklėje. Technikos apima:
- Kvantavimas: Modelio dydžio sumažinimas, vaizduojant svorius ir aktyvacijas mažesniu tikslumu (pvz., 8 bitų sveikaisiais skaičiais vietoj 32 bitų slankiojo kablelio skaičių).
- Genėjimas: Nereikalingų jungčių ar neuronų pašalinimas iš modelio, siekiant sumažinti jo sudėtingumą.
- Modelio suspaudimas: Naudojant tokias technikas kaip žinių distiliavimas, siekiant sukurti mažesnį, greitesnį modelį, kuris apytiksliai atitinka didesnio, sudėtingesnio modelio elgesį.
TensorFlow.js suteikia įrankius modelių kvantavimui ir genėjimui, o taip pat yra bibliotekų ir technikų modelių suspaudimui, kurias galima taikyti prieš diegiant modelį į naršyklę.
3. Duomenų tvarkymas
Efektyvus duomenų tvarkymas yra būtinas modelių apmokymui ir vertinimui. TensorFlow.js suteikia API duomenims įkelti ir apdoroti iš įvairių šaltinių, įskaitant:
- Masyvai: Tenzorių kūrimas tiesiogiai iš JavaScript masyvų.
- Vaizdai: Vaizdų įkėlimas ir apdorojimas iš URL arba vietinių failų.
- CSV failai: CSV failų analizė tenzoriams sukurti.
- Interneto kamera: Prieiga prie vaizdo srautų iš vartotojo interneto kameros ir jų apdorojimas.
Taip pat galite naudoti bibliotekas, tokias kaip Papa Parse, CSV failų analizei. Vaizdų apdorojimui galite naudoti funkciją `tf.browser.fromPixels()`, kad konvertuotumėte vaizdo elementą (pvz., `<img>` ar `<canvas>`) į tenzorių. Paruošiamieji žingsniai, tokie kaip dydžio keitimas ir normalizavimas, dažnai yra būtini norint paruošti duomenis apmokymui.
4. GPU greitinimas
TensorFlow.js išnaudoja naršyklės GPU, kad pagreitintų skaičiavimus. Numatytasis „backend“ naudoja WebGL, kuris leidžia atlikti efektyvias matricos operacijas. Tačiau taip pat galite naudoti CPU „backend“, jei GPU greitinimas nėra prieinamas ar pageidaujamas. Galite perjungti „backend“ naudodami `tf.setBackend()` funkciją:
// Nustatykite „backend“ į WebGL
tf.setBackend('webgl');
// Nustatykite „backend“ į CPU
tf.setBackend('cpu');WebGL „backend“ paprastai yra daug greitesnis už CPU „backend“ dideliems modeliams ir duomenų rinkiniams. Tačiau svarbu atsižvelgti į naršyklės suderinamumą ir galimas našumo problemas senesniuose ar mažiau galinguose įrenginiuose. Geras įprotis yra aptikti turimus išteklius ir dinamiškai koreguoti „backend“ nustatymus. Kur įmanoma, pirmenybė teikiama WebGL2 naudojimui, nes jis siūlo geresnį našumą nei WebGL1.
Geriausios TensorFlow.js kūrimo praktikos
Norėdami užtikrinti sėkmingą TensorFlow.js kūrimą, apsvarstykite šias geriausias praktikas:
1. Pradėkite nuo mažų dalykų
Pradėkite nuo paprastų modelių ir palaipsniui didinkite sudėtingumą pagal poreikį. Tai padės jums suprasti TensorFlow.js pagrindus ir išvengti nereikalingų komplikacijų.
2. Optimizuokite našumui
Atkreipkite dėmesį į našumą, ypač diegiant modelius į naršyklę. Naudokite tokias technikas kaip kvantavimas, genėjimas ir modelio suspaudimas, kad sumažintumėte modelio dydį ir pagerintumėte išvadų darymo greitį. Profiluokite savo kodą, kad nustatytumėte našumo kliūtis ir atitinkamai optimizuotumėte. Įrankiai, tokie kaip „Chrome DevTools“, gali būti neįkainojami profiliuojant JavaScript ir WebGL kodą.
3. Kruopščiai testuokite
Kruopščiai testuokite savo modelius skirtingose naršyklėse ir įrenginiuose, kad užtikrintumėte suderinamumą ir našumą. Naudokite automatizuoto testavimo sistemas, kad automatizuotumėte testavimo procesą. Apsvarstykite galimybę testuoti įvairiuose įrenginiuose, įskaitant mobiliuosius telefonus ir planšetinius kompiuterius, nes našumas gali labai skirtis priklausomai nuo aparatinės įrangos. Naudokite nuolatinės integracijos ir nuolatinio diegimo (CI/CD) procesus, kad automatizuotumėte testavimą ir diegimą.
4. Dokumentuokite savo kodą
Rašykite aiškią ir glaustą dokumentaciją savo kodui, kad jį būtų lengviau suprasti ir prižiūrėti. Naudokite JSDoc ar panašius įrankius, kad automatiškai generuotumėte dokumentaciją. Pateikite aiškius pavyzdžius ir paaiškinimus, kaip naudoti savo modelius ir API. Tai ypač svarbu, jei dalinatės savo kodu su kitais arba dirbate komandoje.
5. Būkite atnaujinę
Sekite naujausius TensorFlow.js ir mašininio mokymosi pokyčius. TensorFlow.js biblioteka nuolat tobulėja, todėl svarbu būti informuotam apie naujas funkcijas, klaidų pataisymus ir geriausias praktikas. Prenumeruokite TensorFlow.js tinklaraštį, sekite TensorFlow.js komandą socialiniuose tinkluose ir dalyvaukite internetinėse bendruomenėse, kad neatsiliktumėte.
TensorFlow.js palyginimas su kitomis mašininio mokymosi bibliotekomis
Nors TensorFlow.js yra galingas įrankis mašininiam mokymuisi naršyklėje, svarbu apsvarstyti ir kitas bibliotekas bei sistemas, kurios gali būti tinkamesnės tam tikroms užduotims. Štai palyginimas su kai kuriomis populiariomis alternatyvomis:
1. Scikit-learn
Scikit-learn yra Python biblioteka, kuri suteikia platų mašininio mokymosi algoritmų ir įrankių duomenų analizei. Tai populiarus pasirinkimas bendros paskirties mašininio mokymosi užduotims. Tačiau Scikit-learn pirmiausia skirta serverio pusės apdorojimui ir tiesiogiai nepalaiko vykdymo naršyklėje. TensorFlow.js išsiskiria scenarijuose, kur reikalingas kliento pusės apdorojimas, pavyzdžiui, realaus laiko išvadų darymas ir privatumui jautriose programose.
2. PyTorch
PyTorch yra dar viena populiari Python biblioteka giluminiam mokymuisi. Ji žinoma dėl savo lankstumo ir naudojimo paprastumo. Nors PyTorch pirmiausia naudojama serverio pusės apmokymui ir išvadų darymui, dedamos nuolatinės pastangos palaikyti vykdymą naršyklėje per projektus, tokius kaip TorchScript. Tačiau TensorFlow.js šiuo metu siūlo brandesnį ir išsamesnį palaikymą mašininiam mokymuisi naršyklėje.
3. ONNX.js
ONNX.js yra JavaScript biblioteka, leidžianti paleisti ONNX (Open Neural Network Exchange) modelius naršyklėje. ONNX yra atviras standartas mašininio mokymosi modeliams vaizduoti, leidžiantis konvertuoti modelius iš skirtingų sistemų (pvz., TensorFlow, PyTorch) į bendrą formatą. ONNX.js suteikia būdą diegti kitose sistemose apmokytus modelius į naršyklę. Tačiau TensorFlow.js siūlo išsamesnę ekosistemą kurti, apmokyti ir diegti mašininio mokymosi modelius JavaScript kalba.
TensorFlow.js ateitis
TensorFlow.js ateitis atrodo daug žadanti, su nuolatiniais pokyčiais ir patobulinimais keliose srityse:
1. Pagerintas GPU greitinimas
Nuolatiniai GPU greitinimo patobulinimai dar labiau pagerins TensorFlow.js našumą, leisdami naršyklėje atlikti sudėtingesnes ir reiklesnes mašininio mokymosi užduotis. Tai apima naujų WebGL funkcijų panaudojimą ir alternatyvių GPU API, tokių kaip WebGPU, tyrinėjimą.
2. Patobulintas modelių optimizavimas
Naujos modelių optimizavimo technikos palengvins mažesnių ir greitesnių modelių diegimą naršyklėje, sumažinant atsisiuntimo laiką ir pagerinant išvadų darymo greitį. Tai apima pažangesnių kvantavimo ir genėjimo technikų tyrimus, taip pat naujų modelių suspaudimo algoritmų kūrimą.
3. Platesnė ekosistema
Auganti įrankių ir bibliotekų ekosistema palengvins TensorFlow.js modelių kūrimą, apmokymą ir diegimą. Tai apima bibliotekas duomenų paruošimui, vizualizavimui ir modelių diegimui. Didėjantis iš anksto apmokytų modelių ir perkeltinio mokymosi išteklių prieinamumas taip pat pagreitins kūrimo procesą.
4. Kraštinė kompiuterija
TensorFlow.js yra gerai pozicionuotas atlikti svarbų vaidmenį kraštinėje kompiuterijoje, leidžiant atlikti mašininio mokymosi užduotis arčiau duomenų šaltinio esančiuose įrenginiuose. Tai gali sumažinti delsą, pagerinti privatumą ir įgalinti funkcionalumą neprisijungus. Taikymo sritys apima išmaniųjų namų įrenginius, autonomines transporto priemones ir pramoninės automatikos sistemas.
Išvada
TensorFlow.js yra galinga ir universali biblioteka, kuri suteikia mašininio mokymosi galimybes naršyklei. Jos gebėjimas atlikti kliento pusės apdorojimą, kartu su lengva integracija ir interaktyviomis mokymosi galimybėmis, daro ją vertingu įrankiu įvairioms programoms. Suprasdami šiame vadove aptartas koncepcijas, geriausias praktikas ir pažangias technikas, galite išnaudoti TensorFlow.js kurdami išmanias ir įtraukiančias interneto patirtis.
Pasinaudokite mašininio mokymosi galia naršyklėje ir atverkite naują galimybių sritį su TensorFlow.js! Tyrinėdami TensorFlow.js, nepamirškite naudotis oficialia dokumentacija, bendruomenės forumais ir internetiniais mokymais, kad pagilintumėte savo supratimą ir neatsiliktumėte nuo naujausių pasiekimų. Mašininio mokymosi pasaulis naršyklėje sparčiai vystosi, o TensorFlow.js yra šios jaudinančios tendencijos priešakyje.