JavaScript для глубокого обучения 2021 TensorFlow js Ббк

Глава 1. Глубокое обучение и JavaScript
49
создать простые образовательные приложения наподобие Playground TensorFlow 
или продемонстрировать результаты исследования на тему глубокого обучения 
в наиболее наглядном и интуитивно понятном виде (см. примеры, в частности 
визуализацию вложений t­SNE в режиме реального времени
1
).
Рис. 1.6.
Снимок экрана Playground TensorFlow (https://playground.tensorflow.org/) — популярного 
браузерного UI для обучения работе нейронных сетей от Дэниела Смилкова и его коллег из Google. 
Playground TensorFlow — один из главных предшественников проекта TensorFlow.js
1.2.1. Глубокое обучение с помощью Node.js
Из соображений безопасности и быстродействия браузеры представляют собой 
среды с ограничением ресурсов, в частности объема доступной им оперативной 
и дисковой памяти. Это значит, что браузер не идеальная среда для обучения 
больших моделей ML со значительными объемами данных, хотя он и идеален для 
множества видов задач вывода, обучения в небольших масштабах и переноса обуче­
ния, требующих меньших ресурсов. Впрочем, Node.js полностью меняет ситуацию. 
Благодаря Node.js код на JavaScript можно выполнять вне браузера, получая таким 
образом доступ ко всем нативным ресурсам, в частности к RAM и файловой системе. 
В TensorFlow.js включена одна из версий Node.js, а именно 
tfjs-node
. Она привязы­
вается непосредственно к нативным библиотекам TensorFlow, скомпилированным 
из кода C++ и CUDA. Это дает возможность пользователям работать с теми же са­
мыми распараллеленными ядрами CPU и GPU, что и внутри TensorFlow (на языке 
Python). Можно показать эмпирически, что скорость обучения модели в tfjs­node 
1 
См.: 
Pezzotti N.
Realtime tSNE Visualizations with TensorFlow.js // googblogs. http://
mng.bz/nvDg.

---

50