浏览器中如何进行机器学习与深度学习实践？

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家好，我是章北海。我一直探索更好玩的地介绍机制，通过机器学习降低学习门槛，开发有趣且有价值的应用。之前介绍过许多机器学习应用玩法，例如：使用gRPC部署训练好的机器学习模型。

大家好，我是章北海
我一直探索更好玩地介绍机器学习，降低学习门槛，用其开发有趣，有价值的应用。之前介绍过很多机器学习应用方面的玩法，比如：gRPC部署训练好的机器学习模型，使用FastAPI构建机器学习API，用streamlit快速生成机器学习web应用 ，在Excel里玩机器学习。←点击直达

最近我在玩 TensorFlow.js ，计划用它整个活儿。本文就是 TensorFlow.js 的极简入门。

TensorFlow.js

TensorFlow.js 是一个开源硬件加速 JavaScript 库，用于训练和部署机器学习模型。它可以让我们直接在浏览器中训练和部署机器学习模型的 JavaScript 库，可以非常灵活地进行 AI 应用的开发:

• 不需要安装软件或驱动（打开浏览器即可使用）；

• 可以通过浏览器进行更加方便的人机交互；

• 可以通过手机浏览器，调用手机硬件的各种传感器（如：GPS、摄像头等）；

• 用户的数据可以无需上传到服务器，在本地即可完成所需操作。

TensorFlow.js 主要是由 WebGL 提供能力支持，并提供了一个用于定义模型的高层 API ，以及用于线性代数和自动微分的低级 API 。TensorFlow.js 支持导入 TensorFlow SavedModels 和 Keras 模型。