走进机器学习世界之TensorFlow.js快速上手

时间  2019-11-06
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前言

近两年人工智能，机器学习等各类概念漫天飞舞，那人工智能，机器学习，深度学习这些名词之间是什么关系呢？javascript

若是用三个同心圆来解释的话，人工智能是最大的圆，机器学习是中间的圆，深度学习是最小的圆。具体解释就是：html

  • 机器学习是实现人工智能的一种手段
  • 深度学习是实现机器学习的一种技术

今天咱们要介绍的TensorFlow.js是由Google的AI团队发布一款机器学习框架，基于DeepLearn.js(已经中止更新)。这款机器学习框架的特色是使用JavaScript语言，在浏览器中就可使用它提供的各类API来进行建模和训练，而且支持Node.js。因此对于前端来讲，是走进机器学习世界最便捷的路径了。前端

这里有一个利用TensorFlow.js实现的机器学习的小游戏demo，你们能够感觉一下。尝试一下java

这篇文章基于TensorFlow.js的英文官方文档写成，重点在于TensorFlow.js的入门，关于机器学习更多的知识点可参考Google机器学习课程。web

让咱们开始吧！npm

安装

直接引入

第一种方式是经过<script></script>直接引入，在浏览器中运行下面的代码，在控制台中能够看到结果。api

<html>
  <head>
    <!-- Load TensorFlow.js -->
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.13.0"> </script>

    <!-- Place your code in the script tag below. You can also use an external .js file -->
    <script>
      // Notice there is no 'import' statement. 'tf' is available on the index-page
      // because of the script tag above.

      // Define a model for linear regression.
      const model = tf.sequential();
      model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));

      // Prepare the model for training: Specify the loss and the optimizer.
      model.compile({loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd'});

      // Generate some synthetic data for training.
      const xs = tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [4, 1]);
      const ys = tf.tensor2d([1, 3, 5, 7], [4, 1]);

      // Train the model using the data.
      model.fit(xs, ys, {epochs: 10}).then(() => {
        // Use the model to do inference on a data point the model hasn't seen before:
        // Open the browser devtools to see the output
        model.predict(tf.tensor2d([5], [1, 1])).print();
      });
    </script>
  </head>

  <body>
  </body>
</html>

npm或yarn

第二种方式是经过npm或yarn将TensorFlow.js的库引入到你的项目中。数组

yarn add @tensorflow/tfjs  
npm install @tensorflow/tfjs

你能够在你的main.js中添加以下代码：浏览器

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

// Define a model for linear regression.
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));

// Prepare the model for training: Specify the loss and the optimizer.
model.compile({loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd'});

// Generate some synthetic data for training.
const xs = tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [4, 1]);
const ys = tf.tensor2d([1, 3, 5, 7], [4, 1]);

// Train the model using the data.
model.fit(xs, ys, {epochs: 10}).then(() => {
  // Use the model to do inference on a data point the model hasn't seen before:
  model.predict(tf.tensor2d([5], [1, 1])).print();
});

若是不懂上面代码的含义不要着急，继续看后面的一些基础概念和用法。框架

Tensor和Variable

Tensor和Variable是TensorFlow.js中最基础的两种数据形式。那他们究竟是什么意思呢？

Tensor在谷歌翻译中是“张量”的意思，“张量”这个词是数学和物理中的一个术语，咱们暂且不深究它的意思，你只须要记住，Tensor（张量）是不可变的，相似于const，一旦定义就不能改变它的值。

Variable就很容易理解了，它是变量的意思，顾名思义，它的值是能够改变的。

总之，Tensor（张量）不可变，Variable（变量）可变。

Tensor

张量一般是一个0到多维的数组，构造张量时会用到shape属性，用来规定这是一个几行几列的数组。
请看下面构造一个张量的例子。shape用来规定这个张量是两行三列的数组，而后能够看到最后的输出，咱们获得了一个两行三列的二维数组。

// 2x3 Tensor
const shape = [2, 3]; // 2 rows, 3 columns
const a = tf.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 10.0, 20.0, 30.0], shape);
a.print(); // print Tensor values
// Output: [[1 , 2 , 3 ],
//          [10, 20, 30]]

也能够用下面这种方式，直接表示这是一个两行三列的二维数组。

// The shape can also be inferred:
const b = tf.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [10.0, 20.0, 30.0]]);
b.print();
// Output: [[1 , 2 , 3 ],
//          [10, 20, 30]]

然而实际上，咱们一般使用 tf.scalar, tf.tensor1d, tf.tensor2d, tf.tensor3d 和 tf.tensor4d来构造张量。tf.scalar是构造一个零维数组，也就是一个数字，tf.tensor1d是构造一位数组，tf.tensor2d是构造二维数组，以此类推。例如：

const c = tf.tensor2d([[1.0, 2.0, 3.0], [10.0, 20.0, 30.0]]);
c.print();
// Output: [[1 , 2 , 3 ],
//          [10, 20, 30]]

或者使用tf.zeros生成全是0的数组，tf.ones生成全是1的数组，例如：

// 3x5 Tensor with all values set to 0
const zeros = tf.zeros([3, 5]);
// Output: [[0, 0, 0, 0, 0],
//          [0, 0, 0, 0, 0],
//          [0, 0, 0, 0, 0]]

Variable

而Variable（变量）只能经过Tensor（张量）生成。咱们可使用assign给变量从新赋值。例如：

const initialValues = tf.zeros([5]);
const biases = tf.variable(initialValues); // initialize biases
biases.print(); // output: [0, 0, 0, 0, 0]

const updatedValues = tf.tensor1d([0, 1, 0, 1, 0]);
biases.assign(updatedValues); // update values of biases
biases.print(); // output: [0, 1, 0, 1, 0]

Operations

TensorFlow.js提供了各类向量运算的API，咱们能够称这些为Operations。下面是张量平方和张量相加的例子：

const d = tf.tensor2d([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]);
const d_squared = d.square();
d_squared.print();
// Output: [[1, 4 ],
//          [9, 16]]

const e = tf.tensor2d([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]);
const f = tf.tensor2d([[5.0, 6.0], [7.0, 8.0]]);

const e_plus_f = e.add(f);
e_plus_f.print();
// Output: [[6 , 8 ],
//          [10, 12]]

并且TensorFlow.js还提供了链式运算，请看例子：

const sq_sum = e.add(f).square();
sq_sum.print();
// Output: [[36 , 64 ],
//          [100, 144]]

// All operations are also exposed as functions in the main namespace,
// so you could also do the following:
const sq_sum = tf.square(tf.add(e, f));

Model

上面咱们介绍了张量，变量和一些基础运算，下面咱们引入“Model（模型）”这个概念。

模型就是一个函数，给定这个函数特定的输入，会返回特定的输出。

因此请记住，模型就是一个函数而已。

咱们来看一个定义模型的例子, 如下代码构造了一个 y = a x ^ 2 + b x + c 的函数表达式，给定一个x，咱们会获得一个y。

代码中tf.tidy()看不懂请忽略，咱们将在下一节介绍，它只是用来清除内存。

// Define function
function predict(input) {
  // y = a * x ^ 2 + b * x + c
  // More on tf.tidy in the next section
  return tf.tidy(() => {
    const x = tf.scalar(input);

    const ax2 = a.mul(x.square());
    const bx = b.mul(x);
    const y = ax2.add(bx).add(c);

    return y;
  });
}

// Define constants: y = 2x^2 + 4x + 8
const a = tf.scalar(2);
const b = tf.scalar(4);
const c = tf.scalar(8);

// Predict output for input of 2
const result = predict(2);
result.print() // Output: 24

可是一般，咱们会使用一个更高级的API去构造模型，那就是用 tf.model 的形式，这里的model只是模型的总称，并无 tf.modal 这个方法。TensorFlow中最经常使用的是 tf.sequential，例如：

const model = tf.sequential();
model.add(
  tf.layers.simpleRNN({
    units: 20,
    recurrentInitializer: 'GlorotNormal',
    inputShape: [80, 4]
  })
);

const optimizer = tf.train.sgd(LEARNING_RATE);
model.compile({optimizer, loss: 'categoricalCrossentropy'});
model.fit({x: data, y: labels});

上面代码中必定有不少你不理解的地方，好比什么是 tf.layer？什么是 tf.train.sgd？这里能够先忽略细节，先从整体上体会这些基本概念，关于 tf.train.sg 等咱们在后面的文章介绍。若是你忍不住，就本身去查吧！给你 官方API文档 好了。

内存管理

TensorFlow.js使用GPU来加速运算，因此合理地释放内存是一件很必要的事情。TensorFlow.js提供了dispose函数来释放内存，请看例子：

const x = tf.tensor2d([[0.0, 2.0], [4.0, 6.0]]);
const x_squared = x.square();

x.dispose();
x_squared.dispose();

可是一般实际中咱们会面对不少的张量和操做，这时候 tf.tidy 更加方便，由于它是批量释放内存，请看例子：

// tf.tidy takes a function to tidy up after
const average = tf.tidy(() => {
  // tf.tidy will clean up all the GPU memory used by tensors inside
  // this function, other than the tensor that is returned.
  //
  // Even in a short sequence of operations like the one below, a number
  // of intermediate tensors get created. So it is a good practice to
  // put your math ops in a tidy!
  const y = tf.tensor1d([1.0, 2.0, 3.0, 4.0]);
  const z = tf.ones([4]);

  return y.sub(z).square().mean();
});

average.print() // Output: 3.5

使用 tf.tidy 有两个要点：

  • 传递给 tf.tidy 的函数必须是同步的。
  • tf.tidy 不会清理变量，你只能经过 dispose 手动清理。

总结

关于 TensorFlow.js 的基础概念介绍完了，可是这只是咱们探索机器学习的一个工具而已，具体的实践还须要更多的学习，后面有时间我也会跟你们一块儿学习，并及时分享。

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