導言

Tensorflow 就只能用 Python 寫嗎？
在 Tensorflow.js 問世之後，就再也不是了，而早就寫好的 python 的 code 也可以被工具轉譯成 js 的 code ，讓 Tensorflow.js 吃進去。
本書以實作為主，所以有原理加程式碼的教學。

架構

第一章介紹AI以及為什麼要用 Tensorflow.js。
第二章講 Tensorflow.js 安裝。
第三章至第六章，從張量開始講，邊講理論及實作。
第七章講如何用第三方的資源，如何轉換 python 的 code 。
第八章講訓練模型。
第九章講分類模型及資料分析。
第十章講影像訓練。
第十一章講遷移學習。
第十二章講專案實作。

摘要 

網外模型採購

TensorFlow js 出現的時間並不長。因此,可用模型的數量是有限的,或者至少比其他 框架還少,這並不意味著你運氣不佳。你通常可以把在其他框架上訓練的模型轉換為。 TensorFlow.js。轉換現有模型以製作能在新環境中工作的新模型,是找尋最近開發的資 源並建立令人興奮的現代模型的好方法。
模型動物園
機器學習領域出現的一個有點可愛的術語是,模型的集合有時被稱為動物園(200),這 些模型動物園是模型的寶庫,可以為給定的框架執行各種任務,很像 TensorFlow Hub.
模型動物園是可以找到能激發或滿足你需求的獨特模型的絕佳地方。動物園通常將你 接到已發表的作品,這些作品闡明了它們為了模型架構和用來建立模型的資料這兩者所 做的選擇。
真正的好處來自這樣一個原則,就是一旦你學會了如何將其中一個模型轉換為 TensorFlow.js,那你應該就可以轉換其他很多模型。 值得花點時間審視模型的轉換,以便你瞭解每個模型動物園或已發布模型對 TensorFlow. js 的可存取性有多高。
轉換模型
許多用 Python 編寫的 TensorFlow 模型是以稱為 Keras HDFS 的格式儲存。HDF5 代表階 層式資料格式(Hierarchical Data Format)v5,但最常被稱為Keras 或僅稱為 h5 檔案, 這種檔案格式可以作為一個帶有hs副檔名的檔案進行可攜。Keras 檔案格式包含了大量 資料:
指明模型層的架構
一組權重值,類似於bin 檔案
模型的優化器(optimizer)和損失量度(loss metric)

這是一種流行的模型格式,更重要的是,即使它們是用Python 訓練的,也很容易轉換 為 TensorFlow.js.

執行轉換命令

要將 h5 轉換為 TensorFlow.js 的model.json 和bin檔案,你需要tfjs-converter ( https:// oreil.ly/g46CE)。tfjs-converter 還可以轉換 TensorFlow HDF5之外的模型類型,因此它 是將任何 TensorFlow 處理為 TensorFlow.js 格式的絕佳工具。
轉換器要求你的電腦使用Python 進行設定。使用pip來安裝轉換器-pip 命令是 Python 的套件安裝程式,類似於JavaScript 中的npm。如果你的電腦還沒有準備好,有很多 關於安裝 Python 和 pip 的訓練課程。一旦安裝了ptp 和Python,你就可以執行 tfjs-converter
這是轉換器的安裝命令:
$ pip install tensorflowjs[wizard]
這會安裝兩個東西:一個可以自動化使用的高效能轉換器(tensorflowjs_converter)。和一個可以透過鍵入 tensorflowjs_wizard 來執行的步驟演練(walk-through)轉換器。

總結

難易度

⭐⭐⭐⭐⭐

自備技能

程式經驗

適合對象

中階以上。

心得

本書以實作為主，所以有原理加程式碼的教學。