TensorFlow.js实例上手指南

专知 2018-12-13 11:35
关注文章

【导读】来吧,三行代码实现图像分类。


作者 | Nick Bourdakos

编译 | Xiaowen




什么是TensorFlow.js? 它能干什么?


在官方页面中,tensorflow.js是“一个用于在浏览器和node.js中训练和部署ML模型的javascript库”。


那它能做什么呢?跟着这篇文章试一试。


The Demo


demo:https://codesandbox.io/s/o4l6pnlkzz?from-embed



在这个Demo中,我们使用了一个叫做“MobileNet”的深度学习模型。MobileNet 是一种卷积神经网络,是一种擅长图像分类的模型结构。




The Code


使用 tensorflow.js 用 MobileNet 对图像进行分类非常简单,只需3行代码:

mobilenet.load()
 .then(model => model.classify(myImage))
 .then(predictions => // Use predictions)


Final Thoughts


在撰写这篇文章时,TensorFlow提供了5种官方模式,它们同样易于使用:


  • mobilenet: Classify images with labels from the ImageNet database.


  • posenet: Realtime pose detection. Blog post here.


  • coco-ssd: Object detection based on the TensorFlow object detection API.


  • speech-commands: Classify 1 second audio snippets from the speech commands dataset.


  • knn-classifier: Create a custom k-nearest neighbors classifier. Can be used for transfer learning.



但是,如果这些模型都不够,你也可以创建/训练你自己的模型。


原文链接:https://hackernoon.com/start-using-tensorflow-js-without-leaving-this-article-fb683ac509ed




微信扫一扫
关注该公众号

{{panelTitle}}
支持Markdown和数学公式,公式格式:\\(...\\)或\\[...\\]

还没有内容

关注微信公众号