Tensorflow是否还有更强大的替代品?
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本文共计1079个文字,预计阅读时间需要5分钟。
家好,我是章北海。Python是机器学习和深度学习的首选编程语言,但绝非唯一。训练机器学习/深度学习模型并部署对外提供服务(如通过浏览器)时,JavaScript也是一个不错的选择。
大家好,我是章北海
Python是机器学习和深度学习的首选编程语言,但绝不是唯一。训练机器学习/深度学习模型并部署对外提供服务(尤其是通过浏览器)JavaScript 是一个不错的选择,市面上也出现了很多 JavaScript 机器学习库,比较著名的就是谷歌的 TensorFlow.js。我在《用浏览器玩机器学习,赞!》一文中已详细介绍TensorFlow.js的用法,感兴趣的同学可以去看看。
今天要向大家介绍一个功能更加强大的 JavaScript 机器学习库——ML5.js。它构建在 Tensorflow 之上,可进一步简化直接从 JavaScript访问机器学习模型的过程。
ml5.js是一个javascript实现的,能在浏览器里面运行的机器学习框架,它封装了tensorflow.js的API,给开发者提供一个更简单的使用环境,降低了机器学习编码的成本。
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家好,我是章北海。Python是机器学习和深度学习的首选编程语言,但绝非唯一。训练机器学习/深度学习模型并部署对外提供服务(如通过浏览器)时,JavaScript也是一个不错的选择。
大家好,我是章北海
Python是机器学习和深度学习的首选编程语言,但绝不是唯一。训练机器学习/深度学习模型并部署对外提供服务(尤其是通过浏览器)JavaScript 是一个不错的选择,市面上也出现了很多 JavaScript 机器学习库,比较著名的就是谷歌的 TensorFlow.js。我在《用浏览器玩机器学习,赞!》一文中已详细介绍TensorFlow.js的用法,感兴趣的同学可以去看看。
今天要向大家介绍一个功能更加强大的 JavaScript 机器学习库——ML5.js。它构建在 Tensorflow 之上,可进一步简化直接从 JavaScript访问机器学习模型的过程。
ml5.js是一个javascript实现的,能在浏览器里面运行的机器学习框架,它封装了tensorflow.js的API,给开发者提供一个更简单的使用环境,降低了机器学习编码的成本。

