¿Qué es Tensorflow.js?
TensorFlow.js es una biblioteca de JavaScript para entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones web y en Node.js. Puede desarrollar los modelos de aprendizaje automático desde cero usando tensorflow.js o puede usar las API proporcionadas para entrenar sus modelos existentes en el navegador o en su servidor Node.js.
Para obtener más información, puede ir directamente a este enlace: https://www.tensorflow.org/resources/learn-ml/basics-of-tensorflow-for-js-development.
Requisito previo: antes de iniciar Tensorflow.js, debe saber lo siguiente:
Para navegador:
- HTML: se requieren conocimientos básicos de HTML
- JavaScript: Se requiere buen conocimiento de JS
Para el lado del servidor:
- Node.js: tener un buen dominio de Node.js. Además, dado que Node.js es un tiempo de ejecución de JS, tener un control sobre JavaScript ayudaría mucho.
Otros requerimientos:
- NPM o Yarn: estos son paquetes que deben instalarse en su sistema.
Configuración de Tensorflow.js:
Configuración del navegador Hay dos formas de agregar TensorFlow.js en su aplicación basada en navegador:
- Uso de etiquetas de script.
- Instalación desde NPM
1. Uso de etiquetas de script: agregue la siguiente etiqueta de script a su archivo HTML principal.
<script src=”https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@2.0.0/dist/tf.min.js”></script>
Ejemplo:
HTML
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <script src= "https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@2.0.0/dist/tf.min.js"> </script> </head> <body> <script> // Value of a scalar var value = "Hello Geeks! Tensorflow here." // Creating the value of a scalar var tens = tf.scalar(value) document.write(tens) </script> </body> </html>
Producción:
2. Usando NPM/ yarn: Podemos usar NPM o Yarn para instalar tensorflow.js.
yarn add @tensorflow/tfjs
o
npm install @tensorflow/tfjs
Configuración de Node.js:
Opción 1: instalar TensorFlow.js con enlaces nativos de C++.
yarn add @tensorflow/tfjs-node
o
npm install @tensorflow/tfjs-node
Opción 2: (Solo Linux) Si su sistema tiene una GPU NVIDIA® compatible con CUDA, use el paquete GPU incluso para obtener un mayor rendimiento.
yarn add @tensorflow/tfjs-node-gpu
o
npm install @tensorflow/tfjs-node-gpu
Opción 3: Instalar la versión de JavaScript puro. Esta es la opción más lenta en cuanto a rendimiento.
yarn add @tensorflow/tfjs
o
npm install @tensorflow/tfjs
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por ghoshsuman0129 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA