Js-pytorch: フロントエンド + AI の新しい世界を切り開く

皆さんこんにちは、私の名前はXu Xiaoxiです。最近、Github で非常に興味深いフレームワーク js-pytorch を発見しました。これにより、フロントエンドで JavaScript を簡単に使用して深層学習フレームワークを実行できるようになります。フロントエンド テクノロジーの上級プレーヤーとして、今日はこのフレームワークを皆さんと共有したいと思います。

現在の人工知能の分野において、ディープラーニング技術は非常に注目を集めている技術となっています。 PyTorch は、ディープラーニングフレームワークの 1 つとして注目を集めています。このフレームワークは、深層学習の分野で重要な開発速度を持っています。 js-pytorch は、JavaScript テクノロジーを活用して PyTorch の機能を導入し、JavaScript の世界で PyTorch を使用および開発できるようにします。

JavaScript と PyTorch の組み合わせプロジェクトでは、PyTorch モデルを JavaScript 形式に変換し、ブラウザーで実行できます。これは、サーバー側のサポートなしで PyTorch モデルを Web 上で直接実行できることを意味します。これは、クライアント側での深層学習モデルの推論など、多くのシナリオで非常に役立ちます。現在、このプロジェクトは非常に成熟しており、幅広いユーザーベースを持っています。

github アドレス: https://github.com/eduardoleao052/js-pytorch

質問がある場合、または JavaScript に基づいたより優れた深層学習フレームワークがある場合は、退出することもできます。コメント 地区シェア。

使用シナリオ

js-pytorch は、Web ページ上でのリアルタイムの推論とモデルのデプロイに便利です。以下に私がまとめた使用シナリオをいくつか示します。

Web ページの画像認識テクノロジー: 事前トレーニングされた画像分類モデルを使用して、ユーザーが画像をアップロードし、ブラウザーでリアルタイムで予測結果を取得できるようにします。これにより、ユーザーは追加のデータやモデルのトレーニングなしで画像認識を簡単に実行できるようになります。

自然言語処理: 言語モデルを Web ページに統合して、リアルタイムのテキスト生成、質疑応答システムなどを実現します。

#オンライン予測および推奨システム: ユーザーの行動とデータに基づいて、リアルタイムでパーソナライズされた推奨を行います。

機能

• クロスプラットフォーム サポート: js-pytorch はデスクトップ ブラウザとモバイル デバイスの両方で実行できます。
• モデルの圧縮と最適化: トレーニングされた PyTorch モデルをコンパクトな JavaScript コードに変換し、パフォーマンスを向上させるために最適化することをサポートします。
• 使いやすい: js-pytorch は簡潔な API とサンプルを提供し、開発者が PyTorch モデルを JavaScript プロジェクトに簡単に統合できるようにします。

アプリケーション ケース

js-pytorch を使用したいくつかのアプリケーション ケースを次に示します:

1. ブラウザでのスタイル転送

このプロジェクトでは、ブラウザーでスタイルの移行をリアルタイムで実行する方法を示します。

2. YOLO v5 を使用したリアルタイム オブジェクト検出:

これは、YOLO v5 を使用したリアルタイム オブジェクト検出を示します。ブラウザ。

基本的な使用法

ドキュメント チュートリアルによると、JavaScript プロジェクトで js-pytorch をインストールして使用する手順は次のとおりです。

インストール: はい npm コマンド ライン ツールを使用して js-pytorch をインストールし、次のコマンドを実行します:

npm install js-pytorch

使用法: インストールが完了したら、次のコマンドを導入できます。 js-pytorch ライブラリを JavaScript コードに組み込み、その中の関数とクラスを使用します。簡単な例を次に示します:

const { torch } = require("js-pytorch");// 创建一个随机张量let x = torch.randn([8, 4, 5]);// 创建一个全连接层let fc = new torch.nn.Linear(5, 4);// 前向传播let y = fc.forward(x);console.log(y);

この例では、最初に js-pytorch ライブラリを導入し、torch を使用してランダム テンソル x と全結合層 fc を作成しました。次に、 fc の forward メソッドを使用して順伝播を実行し、結果を y に格納します。最後に、y の値を出力します。

js-pytorch ライブラリは Node.js 環境で使用する必要があることに注意してください。 Node.js をまだインストールしていない場合は、Node.js の公式 Web サイトからダウンロードしてインストールできます。

torch.randn([8, 4, 5]) は、PyTorch 深層学習フレームワークでランダム テンソルを生成するために使用される関数呼び出しです。具体的な説明は次のとおりです。

1. torch: これは、深層学習とテンソル計算用の PyTorch ライブラリの名前です。
2. randn(): これは、正規分布 (平均 0、標準偏差 1) に従って乱数を生成する PyTorch の関数です。
3. [8, 4, 5]: これは、生成されるランダム テンソルの次元を指定するテンソルの形状表現です。

• 最初の次元は 8 です。これは、テンソルの最初の次元に 8 つの要素があることを意味します。
• 2 番目の次元は 4 です。これは、テンソルの 2 番目の次元に 4 つの要素があることを意味します。
• 3 番目の次元は 5 です。これは、テンソルの 3 番目の次元に 5 つの要素があることを意味します。

要約すると、torch.randn([8, 4, 5]) は、形状 [8, 4, 5] のランダム テンソルを生成します。ここで、各要素は平均 0 の正の分布に従います。標準偏差は 1 です。このランダム テンソルは、深層学習モデルの初期化やランダムな重みの生成などの操作に使用できます。この関数を呼び出すたびに、新しいランダム テンソルが生成されます。

概要

js-pytorch を通じて、ディープラーニングの力をユーザーの指先にもたらし、ユーザーに A を提供できます。よりスマートで、よりインタラクティブなエクスペリエンス。

ディープ ラーニングとフロントエンド開発に興味がある場合は、js-pytorch プロジェクトを検討することを強くお勧めします。これは、開発者が Web 上でよりスマートで強力なアプリケーションを構築するための新しい扉を開きます。

github アドレス: https://github.com/eduardoleao052/js-pytorch

この記事が、js-pytorch の魅力を皆さんに理解していただく一助になれば幸いです。

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