该应用无需安装任何额外的插件，可直接在浏览器上运行。作者使用谷歌 Colab 来训练模型，并使用 TensorFlow.js 将它部署到浏览器上。 ?...PoseNet运行在TensorFlow.js上，任何拥有摄像头的PC或手机的人都可以在网络浏览器中体验这种技术。而且由于已经开源了这个模型，JavaScript开发人员可以用几行代码来使用这个技术。...更重要的是，这实际上可以帮助保护用户隐私。由于TensorFlow.js上的PoseNet在浏览器中运行，因此任何姿态数据都不会留在用户的计算机上。 ?...障碍： ① 模型学习时前端计算能力障碍 浏览器及移动端有限的资源计算能力：由于模型的深度学习很难直接在浏览器中运行，因为这些模型不是专为在浏览器中运行而设计的，更不用说在移动端了。...你还可以使用TensorFlow.js，完全在浏览器中使用Java和high-level layers API进行定义、训练和运行模型。
导入数据后，你可以从浏览器中查看所有的图像和标签。 ? ?...创建模型 在本节中，我们将创建一个运行在GCP上的云模型，该模型具有易于使用的API以及可以导出到Tensorflow并在本地或本地托管的移动设备和浏览器上运行的Edge模型。 1....我使用了所有的默认选项。 ? ? ? 几个小时后，模型完成，并概述了模型的性能和所用的预算（我分配的全部是16小时） ? 2....每种方法都非常强大： TF Lite:允许你在移动设备上运行模型 （TF Lite：https://www.tensorflow.org/lite） TensorFlow.js：允许你在网络浏览器中运行模型...我下载了Tensorflow.js 模型，并构建了一个使用Edge模型和网络摄像头的demo示范。注意：此模型不会将你的图像上传到服务器，所有内容都在本地运行！
作为一名浏览器内核研发工程师，对TensorFlow.js自然充满了兴趣。...和python代码中训练模型的步骤一样，使用TensorFlow.js在浏览器中训练模型的步骤主要有4步: 加载数据。 定义模型结构。 训练模型并监控其训练时的表现。 评估训练的模型。...训练模型并监控其训练时的表现 在浏览器中训练，也可以批量输入图像数据，可以指定batch size，epoch轮次。...关于TensorFlow.js TensowFlow.js借助于WebGL，可以加速训练过程。如果浏览器不支持WebGL，也不会出错，只不过会走CPU的路径，当然速度也会慢很多。...虽然通过WebGL，也利用上了GPU，但对于大规模深度学习模型，在浏览器中训练也不现实，这个时候我们也可以在server上训练好模型，转换为TensorFlow.js可用的模型格式，在浏览器中加载模型，
最后我使用的方法是完全不同的。 使用 Tensorflow.js TensorFlow.js（https://js.tensorflow.org/）团队已经开展了基于浏览器的有趣实验。...对于那些不熟悉它的人来说，TensorFlow.js 是一个开源库，允许你使用 Javascript 直接在浏览器中定义、训练和运行机器学习模型。...该模型在 1000 个 ImageNet 类上进行了训练，但经过优化，可在浏览器和移动应用程序中运行。 ?...通过简单地在浏览器中运行原始示例，我开始早期原型设计，对我打算使用的手势进行训练，并查看系统如何执行 - 即使输出意味着「吃豆人」在屏幕上移动。 2....我可以使用 TensorFlow.js 在浏览器中直接运行模型。从可移植性、发展速度和与网页接口之间交互能力的角度来看，这个模型很大。
通过TensorFlow.js，你可以将强大的机器学习能力带入你的JavaScript应用中。不论是网页、移动端还是桌面应用，集成机器学习都能显著提升功能性和用户体验。...使用TensorFlow.js有以下几个优点： 跨平台：可以在浏览器、Node.js、移动设备，甚至物联网设备上运行模型。 高性能：利用WebGL在浏览器中进行GPU加速计算。...易于使用：借助JavaScript丰富的生态系统和对Web开发者的熟悉度。 实时应用：在浏览器中直接实现实时机器学习应用。 要深入了解TensorFlow.js的功能，可以查看官方文档。...你可以在浏览器和Node.js环境中使用TensorFlow.js。...在将机器学习模型集成到应用程序中时，考虑性能和优化是至关重要的。
Cityscapes数据集上的语义分割 在该项目中，使用了中等级别的模型，该模型可以提供合理的精度并可以实时高效的运行。...TensorFlow.js TensorFlow是一个开源库，广泛用于创建机器学习模型，主要用于python项目中。 Tensorflow.js的出现允许在浏览器中进行相同的模型开发，训练和测试。...TensorFlow.js会自动支持WebGL，并在有GPU时在后台加速代码。用户还可以从移动设备端打开网页，在这种情况下，模型可以利用诸如陀螺仪或加速度计等传感器数据。...TensorFlow.js展现出了许多可能性，从而使得需要功能强大的计算机和复杂库的机器学习模型可以在浏览器中平稳运行，并且使用的计算资源很少。...运行该项目的所有源代码和指令都可以在GitHub上找到。
通过在40余万张各类民族艺术图片上使用 TensorFlow 进行训练，利用风格迁移模型能很好提取出各民族艺术的特征，同时处理图片耗时仅为0.01至0.06秒，为用户带来了效果良好、响应迅速的民族风格迁移体验...除了民族风格图片带来的视觉冲击外，小程序中等待页面和介绍页面的引导能使用户接触到更多民族艺术与文化的相关信息，有利于促进优秀民族艺术的传播和发展。...如果开发人员想要在他们的应用程序中嵌入机器学习技术，需要在服务器端或基于云的机器学习堆栈上开发，这使得大量小程序开发人员构建和使用机器学习技术的工作量加大。...微信小程序也因此具备了高效的机器学习模型执行能力，与在移动浏览器中运行的 JavaScript 应用程序一致。...BodyPix使用 TensorFlow.js 在浏览器中进行实时人体和身体部位分割。语音Speech Commands识别语音短命令，基于 Speech commands dataset。
相比之下，所有现代移动和桌面浏览器都原生支持 JavaScript。这意味着 JavaScript 机器学习应用程序可以确保在大多数台式机和移动设备上运行。...如果你使用智能手机、平板电脑或台式计算机访问 TensorFlow.js 演示页面，会发现许多使用 JavaScript 机器学习的现成示例。...上图：客户端机器学习允许开发人员在用户设备上运行自定义模型 轻松将机器学习集成到 Web 和移动应用程序中 JavaScript 机器学习的另一个好处是轻松与移动应用程序集成。...与 TensorFlow.js 交互的 JavaScript 代码与在浏览器中运行的应用程序所使用的 JavaScript 代码相同。但在后台，这个库利用服务器上的特殊硬件来加快训练和推理速度。...使用 Node.js 进行机器学习是一个相当新的概念，但它正在快速发展，因为人们越来越有兴趣在 Web 和移动应用程序中添加机器学习功能。
通过TensorFlow.js制作了一个插件，可以让系统分离人物和背景，然后从场景中实时删除任何人，也就是说，可以从视频中让人“消失”。 从处理视频的效果来看，隐身的效果还不错。 ?...minX - offsetX; var newYMin = minY - offsetY; 这个参数很重要，如果大了，背景的更新区域就会变小，视频的实时性也将受到影响；如果定义小了，那么在人物快速移动时...而后，对除人体区域之外的区域（即背景部分）进行实时更新，当在定义的人体区域外检测到人体（即人体出现了移动）时，即可对新的背景部分进行更新。...TensorFlow.js是一个使用JavaScript进行机器学习开发的库，允许使用JavaScript进行机器学习模型的开发，并可以直接在浏览器或Node.js中使用机器学习模型。...而作者要让镜头中人物“消失”，首先就要找到人体的位置区域，这里使用的就是TensorFlow.js已经训练好的身体分割模型。
- 前端AI基础库 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。...- face-api.js -人脸应用必备 Face-api.js是一个JavaScript API，是基于tensorflow.js核心API的人脸检测和人脸识别的浏览器实现。...该库封装了常用的机器学习算法和预训练模型，基于TensorFlow.js，可单独使用，也可搭配p5.js使用。 目前可以实现哪些功能？...比如谷歌的一个实验： 通过浏览器加载预训练的MobileNet模型，用户可以为上、下、左、右4个方向分别设置不同的类别，只需使用浏览器调用电脑的摄像头拍摄若干的照片，即可训练用户自己的模型。...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
这时，在浏览器中训练深度学习模型的优势就体现出来了，有了 WebGL 和 TensorFLow.js 我用电脑上的 AMD GPU 也能很方便地训练深度学习模型。 ?...在浏览器上训练就要求模型要小、要快、要越容易训练越好。下面我们就从模型架构、训练和调试等几个方面来看看如何才能做到这三点。 模型架构 ▌1. 控制模型大小 控制模型的规模很重要。...MobileNet 和 Xception 都使用了深度可分离卷积，TensorFlow.js 版本的 MobileNet 和 PoseNet 中你也能见到深度可分离卷积的身影。...这样做我们也能早早地发现模型和预处理时的一些低级错误。这其实也就是 11 条里说的测试测试损失函数。 性能 ▌13.内存泄漏 不知道大家知不知道 TensorFlow.js 不会自动帮你进行垃圾回收。...（注意，以下语句仅在 tfjs - core 的当前状态下有效，我当前正在使用 tfjs - core 版本 0.12.14） ?
TensorFlow Hub；针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案TensorFlow Lite；Swift的TensorFlow开源；面向JavaScript开发者的新机器学习框架TensorFlow.js...介绍 TensorFlow.js是为JavaScript开发者准备的开源库，可以使用JavaScript和高级图层API完全在浏览器中定义，训练和运行机器学习模型！...TensorFlow.js自动支持WebGL，并在GPU可用时会加速代码。用户也可以通过移动设备打开你的网页，在这种情况下，模型可以利用传感器数据，例如陀螺仪或加速度传感器。...这是只使用少量数据，快速训练准确模型的一种方法。 直接在浏览器中创作模型。你还可以使用TensorFlow.js，完全在浏览器中使用Javascript和高级层API定义，训练和运行模型。...TensorFlow.js还包含一个Layers API，它是使用Core构建机器学习模型的高级库，并且也是用于自动移植TensorFlow SavedModels和Keras hdf5模型的工具。
都说现在是大前端时代，从移动开发、服务器端，甚至桌面软件开发（比如大名鼎鼎的VS Code），都有Javascript的身影。...不过TensorFlow.js是第一个在浏览器中提供硬件加速的开源深度学习框架，它利用了WebGL进行加速。...TensorFlow.js也无需用单独的深度学习框架构建离线的模型，随着浏览器对硬件能力的支持度越来越高（比如摄像头、麦克风等），我们可以在浏览器中运行越来越丰富的机器学习应用。...WebDNN也能通过WebGL进行硬件加速，如果你的浏览器支持WebAssembly和WebGPU，还可以通过这些API加速。...我们可以将WebDNN看做一个优化器，它能让预训练的模型在浏览器上运行得更快。
Tensorflow.js可以实现在浏览器中直接训练模型，通过使用WebGL JavaScript API获得更快的计算速度。...Tensorflow.js共有四层：WebGL API实现GPU支持的数字运算，web浏览器提供用户交互以及两款API：Core和Layers。...使用Tensorflow.js，可以通过三种方法将机器学习模型运用到浏览器中：引入已经预先训练过的模型，仅仅用来推论；在浏览器中直接训练模型；或是通过迁移学习先将引入的模型使用于用户环境中，之后再使用这些改进的模型进行推论...，可用的数据越来越多，比如电脑的摄像头和麦克风以及移动设备的GPS和陀螺仪等设备都可以提供数据；数据始终保留在客户端，也解决了隐私安全方面的问题。...然而，这些库既缺少利用浏览器WebGL组件实现基于GPU的运算，又不可以直接在浏览器中训练模型。最近基于Tensorflow.js的项目，科学计算Propel和机器学习ml5就不会碰到这些问题。
图：TensorFlow 用户的分布地图 TensorFlow 是 GitHub 上的第一个机器学习平台，也是 GitHub 上的五大软件库之一，被许多公司和组织所使用，包括 GitHub 上与 TensorFlow...增加支持JavaScript，完全在浏览器定义、训练和运行机器学习模型 TensorFlow开发者峰会上还宣布了一件大事： TensorFlow宣布推出TensorFlow.js，这是一个开源库，可以使用...在TensorFlow开发者峰会上，Daniel Smilkov和Nikhil Thorat演示了如何使用计算机视觉和网络摄像头训练模型来控制PAC-MAN游戏，这是完全在浏览器进行的。...用户也可以通过移动设备打开网页，在这种情况下，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的应用程序。...你还可以使用TensorFlow.js，完全在浏览器中使用Javascript和high-level layers API进行定义、训练和运行模型。
综上所述可以下图总结这三者关系： 为什么选择Tensorflow.js TensorFlow是Google推出的开源机器学习框架，并针对浏览器、移动端、IOT设备及大型生产环境均提供了相应的扩展解决方案...4、由于浏览器的WebGL可调用GPU，所以Tensorflow.js会使用GPU加速模型的运算，提高运算效率。...Define 阶段是使用TensorFlow.js的第一步，这个阶段中需要初始化神经网络模型，你可以在TensorFlow的tf.layers对象上找到具备各种功能和特征的隐藏层，通过模型实例的add方法将其逐层添加到神经网络中...如图效果： 案例使用小结： 上面例子只是让大家通过具体案例和代码实现来更加深入了解机器学习是如何编程的，以及Tensorflow.js的强大。 机器学习的编程和传统编程有着思维上的不同。...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。
image TensorFlow.js 发布之后我就把之前训练的目标/人脸检测和人脸识别的模型往 TensorFlow.js 里导，我发现有些模型在浏览器里运行的效果还相当不错。...这时，在浏览器中训练深度学习模型的优势就体现出来了，有了 WebGL 和 TensorFLow.js 我用电脑上的 AMD GPU 也能很方便地训练深度学习模型。 ?...**在浏览器上训练就要求模型要小、要快、要越容易训练越好。下面我们就从模型架构、训练和调试等几个方面来看看如何才能做到这三点。 模型架构 ▌1. 控制模型大小 控制模型的规模很重要。...image 这样做我们也能早早地发现模型和预处理时的一些低级错误。这其实也就是 11 条里说的测试测试损失函数。...（注意，以下语句仅在 tfjs - core 的当前状态下有效，我当前正在使用 tfjs - core 版本 0.12.14） ?
首先，Web 浏览器很灵活和易用，Web 浏览器拥有展示文本数据、图像数据、音频数据和视频数据的最全面的技术和API，所以用它来部署深度学习模型是很合理的选择。...第二，相比而言，Web 浏览器的服务器开销更少。第三，客户端推断会将数据和计算都放在设备上，所以 Web 浏览器有更低的推断延迟。 另外，Web 浏览器可以保护客户数据隐私。...此外，还有可以随时使用，可以在各种生态的设备上运行，在数据可视化和互动方面丰富且成熟等优势。...因为它和原生应用程序开发不同，可以在各种生态的设备上运行，对于深度学习在生产环境中所涉及的所有关键流程，TensorFlow.js 提供了全面良好的支持。...尼尔森），François Chollet（弗朗索瓦·肖莱） 译者：程泽 本书教你使用 TensorFlow.js 构建强大的 JavaScript 深度学习应用程序。
借助灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等）。...之前人工智能头条也为大家介绍了一个在浏览器中通过TensorFlow.js 进行多人人脸识别与特征检测的项目，也受到大家的广泛关注。...另一个项目是简单的RNN网络生成文本的实践，这次作者不仅在GitHub 上分享了源码，大家还可以利用这次 v1.9 中的笔记本新功能来进行端到端的直接运行。...使用 Google Colab 来训练模型，使用 TensorFlow.js 在浏览器上进行部署，直接在浏览器上运行。...管道 我们将使用 Keras 在 Google Colab 上训练模型，然后通过 TensorFlow.js (tfjs) 在浏览器上直接运行。
所以，当我第一次遇到TensorFlow.js(以前是deeplearn.js)时，我的心都要炸开了。在浏览器中构建机器学习模型？使用JavaScript？听起来好得令人难以置信！...关于安装TensorFlow.js（deeplearn.js）的说明： 由于TensorFlow.js是为浏览器而设计的，所以安装和使用TensorFlow.js最简单的方法就是根本不安装它。...上执行基本的加法和乘法运算，并将结果打印在浏览器中。...“Tensorflow.js Core API”时，使用Ctrl+Shift+I键打开控制台（console）。...我们将使用ml5.js库来使用PoseNet。ml5.js是一个基于TensorFlow.js和p5.js的库。p5.js是另一个库可以使你更容易在浏览器中访问网络摄像头。
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