Пожаловаться

TensorFlow.js: машинное обучение на JavaScript с доставкой в браузер

9264
Пожаловаться

Кратко рассмотрены основные особенности недавно вышедшей JavaScript-версии популярного фреймворка машинного обучения от Google – TensorFlow.js.

Предыстория

В прошлом году компания Google представила библиотеку deeplearn.js, позволяющую пользователям непосредственно в браузере строить модели машинного обучения, используемые, например, для классификации изображений.

TensorFlow.js: машинное обучение на JavaScript с доставкой в браузер

Эта библиотека была усовершенствована и представлена под названием TensorFlow.js: код стал более читаемым, функции заработали быстрее и пополнились решениями, позволяющими строить детализированные модели, а использование WebGL-технологии все так же позволяет на лету обрабатывать графические данные.

Устройство TensorFlow.js

Для обучения модели обычно как разработчику, так и конечному потребителю моделей машинного обучения, требуется установка соответствующих библиотек. Однако в TensorFlow.js интерфейсом является браузер, поэтому при подключении скриптового файла исчезает необходимость в установке библиотек и отслеживании зависимостей, все «доставляется на дом».

Строение библиотеки можно представить в виде оболочечной структуры – ядерного API и покрывающих его высокоуровневых слоев:

  • Ops API (сокращенно от operations – низкоуровневые операции). Синтаксически эта составляющая близка к классическому TensorFlow с Python-интерфейсом.
  • Layers API (высокоуровневые слои). Это API аналогично библиотеке Keras, сводящей действия в обучении к минималистичным наборам наиболее распространенных общих команд. Например, ранее мы показывали пример на Keras решения задачи предсказания сахарного диабета в 15 строк кода, в числе которых и загрузка данных, создание и обучение модели, проверка полученных результатов.

TensorFlow.js: машинное обучение на JavaScript с доставкой в браузер

На основе высокоуровневого API можно построить собственный интерфейс для взаимодействий пользователя с моделью. Это открывает новые возможности для быстрого создания веб-приложений с захватом данных с сенсоров переносимых устройств (акселерометра, гироскопа, камеры, GPS и т.д.) и обучения моделей для подбора релевантного контента, исходя из поведения пользователя.

При этом автоматически обеспечивается безопасность, так как данные создаются и хранятся на стороне клиента. Кроме того, TensorFlow.js позволяет использовать предобученные модели, что крайне удобно для трудоемких задач, например, таких как распознавание образов (в качестве примера посмотрите код и демо для задачи распознавания расположенных перед веб-камерой объектов).

Как выглядит работа с TensorFlow.js

Ключевой структурой данных в TensorFlow.js являются тензоры – обобщения матриц на случаи потенциально бо́льших размерностей. Создание и обучение модели в TensorFlow.js возможно двумя способами.

Первый вариант создания модели – в результате запуска HTML-файла, в скриптовом блоке которого между тегами <script></script> помещен написанный вами код команд API фреймворка. Например, следующий код решает задачу линейной регрессии:

<html>
  <head>
    <!-- Загрузка TensorFlow.js -->
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.10.0"> </script>

    <!-- Расзместите ваш код между тэгами script. Вы также можете использовать внешний .js файл -->
    <script>
      // Замтетьте, что не используется никаких выражений 'import',
      // команда 'tf' доступна, благодаря указанию источника скрипта выше.

      // Определим модель линейной регрессии. Создадим простейшую нейронную сеть из одного слоя.
      const model = tf.sequential();
      model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));

      // Подготовим модель для обучения: обозначим функцию стоимости и оптимизатор.
      model.compile({loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd'});

      // Создадим некоторые данные для обучения.
      const xs = tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [4, 1]);
      const ys = tf.tensor2d([1, 3, 5, 7], [4, 1]);

      // Обучаем модель по данным.
      model.fit(xs, ys).then(() => {
        // Используем модель для предсказания координаты точки.
        // Откройте этот файл в браузере и зайдите в консоль разработчика.
        model.predict(tf.tensor2d([5], [1, 1])).print();
      });
    </script>
  </head>
  <body>
  </body>
</html>

Другой подход состоит в том, чтобы использовать не внешний ресурс, а добавить TensorFlow.js в ваш проект, используя yarn или npm. В этом случае описанный выше код будет содержаться в js-файле:

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

  const model = tf.sequential();
  model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));

  model.compile({loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd'});

  const xs = tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [4, 1]);
  const ys = tf.tensor2d([1, 3, 5, 7], [4, 1]);

  model.fit(xs, ys).then(() => {
    model.predict(tf.tensor2d([5], [1, 1])).print();
  });

Код идентичен тому, что запускался в HTML-блоке (комментарии проопущены), за исключением процедуры импорта, так как теперь мы используем локально установленную библиотеку. Для того, чтобы поиграть с этим кодом, воспользуйтесь ссылкой на ресурс с предустановленной библиотекой.

Примеры демо-приложений с обучением многослойных нейросетей и применением дополнительных библиотек с соответствующими примерами кода можно найти на сайте js.tensorflow.org. Видеопрезентация проекта с запуском упомянутых примеров расположена на YouTube. Документацию проекта вы найдете по этой ссылке.

Вас также могут заинтересовать:

9264

Комментарии

Рекомендуем

BUG!