TensorFlow.js 教程

什么是 TensorFlow.js?

一个流行的 JavaScript 库,用于机器学习

让我们在浏览器中训练和部署机器学习模型。

让我们将机器学习功能添加到任何 Web 应用程序

使用 TensorFlow

要使用 TensorFlow.js,请将以下脚本标签添加到您的 HTML 文件中:

实例

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@3.6.0/dist/tf.min.js"></script>

为确保您始终使用最新版本,请使用:

实例 2

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>

TensorFlow 由 Google Brain 团队 开发供 Google 内部使用,但于 2015 年作为开放软件发布。

2019 年 1 月,Google 开发人员发布了 TensorFlow.js,这是 TensorFlow 的 JavaScript 实现。

Tensorflow.js 旨在提供与用 Python 编写的原始 TensorFlow 库相同的功能。


张量

TensorFlow.js 是一个 JavaScript 库 定义和操作 张量

张量与多维数组非常相似。

张量包含(一个或多个)维度形状的数值。

张量具有以下主要属性:

房产描述
dtype数据类型
rank维数
shape每个维度的大小


创建张量

可以从任何 N 维数组创建张量:

实例 1

const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]);

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实例 2

const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]);

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张量形状

张量也可以由 arrayshape 参数创建:

实例1

const shape = [2, 2];
const tensorA = tf.tensor([1, 2, 3, 4], shape);

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实例2

const tensorA = tf.tensor([1, 2, 3, 4], [2, 2]);

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实例3

const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]], [2, 2]);

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张量数据类型

张量可以有以下数据类型:

  • bool
  • int32
  • float32 (default)
  • complex64
  • string

创建张量时,可以指定数据类型为第三个参数:

实例

const tensorA = tf.tensor([1, 2, 3, 4], [2, 2], "int32");
/*
Results:
tensorA.rank = 2
tensorA.shape = 2,2
tensorA.dtype = int32
*/

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检索张量值

您可以使用 tensor.data() 获取张量背后的数据:

实例

const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]);
tensorA.data().then(data => display(data));

// 返回: 1,2,3,4
function display(data) {
  document.getElementById("demo").innerHTML = data;
}

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您可以使用 tensor.array() 获取张量后面的数组:

实例

const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]);
tensorA.array().then(array => display(array[0]));

// 返回: 1,2
function display(data) {
  document.getElementById("demo").innerHTML = data;
}

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