JavaScript для глубокого обучения 2021 TensorFlow js Ббк



Download 30,75 Mb.
Pdf ko'rish
bet419/457
Sana27.03.2022
Hajmi30,75 Mb.
#513488
1   ...   415   416   417   418   419   420   421   422   ...   457
Bog'liq
Цэй Ш., Байлесчи С., и др. - JаvaScript для глубокого обучения (Библиотека программиста) - 2021


Глава 12. Тестирование, оптимизация и развертывание моделей
509
чений на ресурсы развертывание моделей на основе Node.js позволяет достичь более 
высокой скорости работы и использовать модели большего размера. Однако основ­
ной недостаток — большой размер пакетов вследствие большого размера библиотеки 
libtensorflow (для tfjs­node — примерно 50 Мбайт в сжатом виде).
Рис. 12.7.
Снимок экрана из примера приложения, использующего модель TensorFlow.js, 
для настольных компьютеров на основе фреймворка Electron.js 
(из репозитория tfjs-examples/electron)
При развертывании в клиентской части рабочая нагрузка по глубокому обучению 
ложится на WebGL, что вполне приемлемо в случае моделей небольшого и среднего 
размера либо когда задержка при выполнении вывода не играет роли. Размер пакета 
при этом варианте меньше, и благодаря обширной поддержке WebGL, все работает 
сразу же, без дополнительных действий.
Рисунок 12.8 также демонстрирует, что выбор прикладной части для вычислений 
в основном не зависит от загружающего и выполняющего модель JavaScript кода. 
Для всех трех вышеупомянутых вариантов подходит один и тот же API, что ясно по­
казывает наш пример приложения, в котором один и тот же модуль (
ImageClassifier


510
Часть IV • Резюме и заключительное слово
в файле 
electron/image_classifier.js
) выполняет вывод в среде как прикладной, 
так и клиентской части. Стоит также отметить, что, хотя в примере tfjs­examples/
electron показано только выполнение вывода, безусловно, TensorFlow.js можно 
с тем же успехом использовать и для других технологических процессов глубокого 
обучения, в частности создания и обучения (например, переноса обучения) модели 
в приложениях Electron.js.
Рис. 12.8.
Архитектура основанного на Electron.js приложения для настольных компьютеров, 
использующего TensorFlow.js для глубокого обучения с ускорением. Из основного процесса 
прикладной части или процесса визуализации в браузере можно вызывать различные 
вычислительные прикладные части TensorFlow.js. При выборе различных вариантов прикладной 
части модели работают на различном аппаратном обеспечении. Вне зависимости от выбранной 
вычислительной прикладной части, код загрузки, описания и выполнения моделей глубокого 
обучения в TensorFlow.js практически одинаков. Стрелки на этой схеме обозначают вызовы 
библиотечных функций и прочих вызываемых процедур
12.3.6. Развертывание моделей TensorFlow.js в WeChat 
и прочих системах плагинов мобильных 
приложений на основе JavaScript
Иногда основная платформа распространения мобильных приложений — не Play 
Store Android и не Play Store Apple, просто небольшое количество «мобильных 
сверхприложений», поддерживающих использование сторонних расширений внутри 
управляемого основным приложением пространства.


Download 30,75 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   415   416   417   418   419   420   421   422   ...   457




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish