TensorFlow.js ist eine JavaScript-Bibliothek, die für die Entwicklung von Maschinenlernalgorithmen verantwortlich ist. Sie ermöglicht das Training und die Bereitstellung dieser Modelle im Browser.
Hier sind die grundlegenden Schritte zur Verwendung von TensorFlow.js:
1. Bibliothek hinzufügen: Zuerst müssen Sie die TensorFlow.js-Bibliothek zu Ihrem Projekt hinzufügen. Sie können dies tun, indem Sie sie direkt in Ihr HTML-Dokument einbetten oder sie in einem Node.js-Projekt installieren.
In HTML: ```html ``` In Node.js: ```bash npm install @tensorflow/tfjs ```2. Daten importieren: TensorFlow.js kann Daten aus verschiedenen Quellen importieren. Sie können Ihre eigenen Daten verwenden oder auf öffentlich zugängliche Datensätze zugreifen.
3. Daten vorbereiten: Maschinelles Lernen erfordert oft eine große Menge an Daten. Die Daten müssen normalerweise bearbeitet und vorbereitet werden, bevor sie für das Training verwendet werden können.
4. Modell erstellen: Mit TensorFlow.js können Sie ein Modell mit verschiedenen Layern und Funktionen erstellen. TensorFlow.js bietet auch verschiedene Arten von Modellen an, die Sie verwenden können, einschließlich vorab trainierter Modelle.
Beispiel für das Erstellen eines Modells: ```javascript const model = tf.sequential(); model.add(tf.layers.dense({units: 100, activation: ‘relu’, inputShape: [10]})); model.add(tf.layers.dense({units: 1, activation: ‘linear’})); ```5. Modell kompilieren: Sie müssen Ihr Modell kompilieren, bevor Sie es trainieren können. Bei der Kompilierung des Modells müssen Sie die Art der Optimierungsfunktion, die Verlustfunktion und die Metriken festlegen, die während des Trainings und Tests bewertet werden sollen.
```javascript model.compile({optimizer: ‘sgd’, loss: ‘meanSquaredError’}); ```6. Modell trainieren: Nachdem Sie Ihr Modell erstellt und kompiliert haben, können Sie es trainieren. Sie geben die Trainingsdaten und die entsprechenden Etiketten in die `fit`-Methode ein und legen dann die Anzahl der Epochen fest, die das Modell trainieren soll.
```javascript const epochs = 20; model.fit(xs, ys, epochs); ```7. Modell verwenden: Nach dem Training können Sie das Modell verwenden, um Vorhersagen zu treffen.
```javascript model.predict(tf.tensor2d(10, [1, 1])); ```8. Modell speichern und laden: TensorFlow.js ermöglicht Ihnen, trainierte Modelle zu speichern und zu laden, sodass Sie nicht jedes Mal, wenn Sie die Anwendung ausführen, ein Modell von Grund auf neu trainieren müssen.
Modell speichern: ```javascript model.save(‘localstorage://my-model’); ``` Modell laden: ```javascript const model = await tf.loadLayersModel(‘localstorage://my-model’); ```Vergessen Sie nicht, die TensorFlow.js-Dokumentation und -Beispiele zu durchsuchen, wenn Sie mehr über die Verwendung dieser leistungsfähigen Bibliothek erfahren möchten.
