JavaScript для глубокого обучения 2021 TensorFlow js Ббк

Часть I • Актуальность и основные понятия 
безграничные возможности для творчества. Игрушечный дом можно построить 
как из кирпичиков LEGO, так и из пластилина Play­Doh, но если у вас нет каких­то 
очень специфических требований к размеру, форме, текстуре или материалу дома, 
гораздо проще и быстрее построить его с помощью LEGO. В большинстве случаев 
дома из кирпичиков LEGO окажутся устойчивее и изящнее, чем из Play­Doh.
Рис. 1.7.
Тензоры «текут» через несколько слоев — распространенный сценарий в TensorFlow 
и TensorFlow.js
В мире TensorFlow эквивалентом LEGO является высокоуровневый API — 
Keras
1
. Keras предоставляет набор наиболее распространенных типов слоев ней­
ронных сетей, содержит настраиваемые параметры. Он дает возможность связывать 
слои в нейронные сети. Кроме того, Keras включает API для того, чтобы:
z
z
задавать нюансы обучения нейронной сети (функций потерь, метрик и оптими­
заторов);
z
z
подавать данные для обучения или оценки работы нейронной сети, а также ис­
пользовать модель для вывода;
z
z
отслеживать процесс обучения (с помощью обратных вызовов);
z
z
сохранять и загружать модели;
z
z
выводить в текстовом или графическом виде архитектуру моделей.
1 
На самом деле с момента возникновения TensorFlow появилось несколько высокоуров­
невых API, созданных как специалистами из Google, так и сообществом разработчиков 
открытого исходного кода. Наиболее популярные из них — Keras, tf.Estimator, tf.con­
trib.slim и TensorLayers. Для читателей данной книги важнейшим из высокоуровневых 
API TensorFlow, конечно, является Keras, поскольку высокоуровневый API TensorFlow.js 
создавался по образу и подобию Keras и TensorFlow.js обеспечивает двустороннюю со­
вместимость с Keras в смысле сохранения/загрузки моделей.

---