用 JavaScript 解锁深度学习的奥秘：从入门到精通

前端

2023-12-09 11:24:52

前言

2017 年的双十一，为了解决运营图片审核任务繁重的问题，我们启动了素材智能审核项目。在这个项目中，我们使用深度学习取得了显著的成果，至今已审核数千万张图片。

后来，我们尝试开发一个 JavaScript 版本的 TensorFlow - Tens.js，但发现许多开发者对此望而却步，因为他们对深度学习缺乏了解。

JavaScript 深度学习入门指南：Hello World

背景：什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个分支，它使用深度神经网络来模拟人脑处理信息的方式。这种方法在处理图像、语音、自然语言等复杂数据方面非常有效。

JavaScript 深度学习开发环境搭建

安装 Node.js 和 npm
安装 Tens.js
创建一个新项目

第一个 JavaScript 深度学习程序：Hello World

// 导入 Tens.js 库
const tf = require('@tensorflow/tfjs');

// 定义一个简单的神经网络模型
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 10, activation: 'relu', inputShape: [784]}));
model.add(tf.layers.dense({units: 10, activation: 'relu'}));
model.add(tf.layers.dense({units: 10, activation: 'softmax'}));

// 编译模型
model.compile({optimizer: 'adam', loss: 'categorical_crossentropy', metrics: ['accuracy']});

// 训练模型
model.fit(x_train, y_train, {epochs: 10});

// 评估模型
const loss = model.evaluate(x_test, y_test);
console.log(`Loss: ${loss[0]}`);
console.log(`Accuracy: ${loss[1]}`);