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本篇文章讲述的是基于TensorFlow.js的JavaScript机器学习，具有一定参考价值，感兴趣的朋友可以了解一下。
虽然python或r编程语言有一个相对容易的学习曲线，但是Web开发人员更喜欢在他们舒适的javascript区域内做事情。目前来看，node.js已经开始向每个领域应用javascript，在这一大趋势下我们需要理解并使用JS进行机器学习。由于可用的软件包数量众多，python变得流行起来，但是JS社区也紧随其后。这篇文章会帮助初学者学习如何构建一个简单的分类器。 创建我们可以创建一个使用tensorflow.js在浏览器中训练模型的网页。考虑到房屋的“avgareanumberofrows”，模型可以学习去预测房屋的“价格”。 为此我们要做的是： 加载数据并为培训做好准备。 定义模型的体系结构。 训练模型并在训练时监控其性能。 通过做出一些预测来评估经过训练的模型。 第一步：让我们从基础开始 创建一个HTML页面并包含JavaScript。将以下代码复制到名为index.html的HTML文件中。 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>TensorFlow.js Tutorial</title> <!-- Import TensorFlow.js --> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@1.0.0/dist/tf.min.js"></script> <!-- Import tfjs-vis --> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs-vis@1.0.2/dist/tfjs-vis.umd.min.js"></script> <!-- Import the main script file --> <script src="script.js"></script> </head> <body> </body> </html> 为代码创建javascript文件 在与上面的HTML文件相同的文件夹中，创建一个名为script.js的文件，并将以下代码放入其中。
console.log('Hello TensorFlow');
测试 既然已经创建了HTML和JavaScript文件，那么就测试一下它们。在浏览器中打开index.html文件并打开devtools控制台。 如果一切正常，那么应该在devtools控制台中创建并可用两个全局变量：
现在你应该可以看到一条消息，上面写着“Hello TensorFlow”。如果是这样，你就可以继续下一步了。
注意：可以使用Bit来共享可重用的JS代码 Bit（GitHub上的Bit）是跨项目和应用程序共享可重用JavaScript代码的最快和最可扩展的方式。可以试一试，它是免费的： 组件发现与协作·Bit
Bit是开发人员共享组件和协作，共同构建令人惊叹的软件的地方。发现共享的组件… 例如：Ramda用作共享组件 Ramda by Ramda·Bit
一个用于JavaScript程序员的实用函数库。-256个javascript组件。例如：等号，乘… 第2步：加载数据，格式化数据并可视化输入数据 我们将加载“house”数据集，可以在这里找到。它包含了特定房子的许多不同特征。对于本教程，我们只需要有关房间平均面积和每套房子价格的数据。 将以下代码添加到script.js文件中。
async function getData() {
Const houseDataReq=await
fetch('https://raw.githubusercontent.com/meetnandu05/ml1/master/house.json');
const houseData = await houseDataReq.json();
const cleaned = houseData.map(house => ({
price: house.Price,
rooms: house.AvgAreaNumberofRooms,
}))
.filter(house => (house.price != null && house.rooms != null));
return cleaned;
}
这可以删除没有定义价格或房间数量的任何条目。我们可以将这些数据绘制成散点图，看看它是什么样子的。 将以下代码添加到script.js文件的底部。
async function run() {
// Load and plot the original input data that we are going to train on.
const data = await getData();
const values = data.map(d => ({
x: d.rooms,
y: d.price,
}));
tfvis.render.scatterplot(
{name: 'No.of rooms v Price'},
{values},
{
xLabel: 'No. of rooms',
yLabel: 'Price',
height: 300
}
);
// More code will be added below
}
document.addEventListener('DOMContentLoaded', run);
刷新页面时，你可以在页面左侧看到一个面板，上面有数据的散点图，如下图。
通常，在处理数据时，最好找到方法来查看数据，并在必要时对其进行清理。可视化数据可以让我们了解模型是否可以学习数据的任何结构。 从上面的图中可以看出，房间数量与价格之间存在正相关关系，即随着房间数量的增加，房屋价格普遍上涨。 第三步：建立待培训的模型 这一步我们将编写代码来构建机器学习模型。模型主要基于此代码进行架构，所以这是一个比较重要的步骤。机器学习模型接受输入，然后产生输出。对于tensorflow.js，我们必须构建神经网络。 将以下函数添加到script.js文件中以定义模型。
function createModel() {
// Create a sequential model
const model = tf.sequential();
// Add a single hidden layer
model.add(tf.layers.dense({inputShape: [1], units: 1, useBias: true}));
// Add an output layer
model.add(tf.layers.dense({units: 1, useBias: true}));
return model;
}
这是我们可以在tensorflow.js中定义的最简单的模型之一，我们来试下简单分解每一行。 实例化模型 const model = tf.sequential(); 这将实例化一个tf.model对象。这个模型是连续的，因为它的输入直接流向它的输出。其他类型的模型可以有分支，甚至可以有多个输入和输出，但在许多情况下，你的模型是连续的。 添加层
model.add(tf.layers.dense({inputShape: [1], units: 1, useBias: true}));
这为我们的网络添加了一个隐藏层。因为这是网络的第一层，所以我们需要定义我们的输入形状。输入形状是[1]，因为我们有1这个数字作为输入（给定房间的房间数）。 单位（链接）设置权重矩阵在层中的大小。在这里将其设置为1，我们可以说每个数据输入特性都有一个权重。
model.add(tf.layers.dense({units: 1}));
上面的代码创建了我们的输出层。我们将单位设置为1，因为我们要输出1这个数字。 创建实例 将以下代码添加到前面定义的运行函数中。
// Create the model
const model = createModel();
tfvis.show.modelSummary({name: 'Model Summary'}, model);
这样可以创建实例模型，并且在网页上有显示层的摘要。
步骤4：为创建准备数据 为了获得TensorFlow.js的性能优势，使培训机器学习模型实用化，我们需要将数据转换为Tensors。 将以下代码添加到script.js文件中。
function convertToTensor(data) {
return tf.tidy(() => {
// Step 1. Shuffle the data
tf.util.shuffle(data);
// Step 2. Convert data to Tensor
const inputs = data.map(d => d.rooms)
const labels = data.map(d => d.price);
const inputTensor = tf.tensor2d(inputs, [inputs.length, 1]);
const labelTensor = tf.tensor2d(labels, [labels.length, 1]);
//Step 3. Normalize the data to the range 0 - 1 using min-max scaling
const inputMax = inputTensor.max();
const inputMin = inputTensor.min();
const labelMax = labelTensor.max();
const labelMin = labelTensor.min();
const normalizedInputs = inputTensor.sub(inputMin).p(inputMax.sub(inputMin));
const normalizedLabels = labelTensor.sub(labelMin).p(labelMax.sub(labelMin));
return {
inputs: normalizedInputs,
labels: normalizedLabels,
// Return the min/max bounds so we can use them later.
inputMax,
inputMin,
labelMax,
labelMin,
}
});
}
接下来，我们可以分析一下将会出现什么情况。 随机播放数据 // Step 1. Shuffle the data tf.util.shuffle(data); 在训练模型的过程中，数据集被分成更小的集合，每个集合称为一个批。然后将这些批次送入模型运行。整理数据很重要，因为模型不应该一次又一次地得到相同的数据。如果模型一次又一次地得到相同的数据，那么模型将无法归纳数据，并为运行期间收到的输入提供指定的输出。洗牌将有助于在每个批次中拥有各种数据。 转换为Tensor // Step 2. Convert data to Tensor const inputs = data.map(d => d.rooms) const labels = data.map(d => d.price); const inputTensor = tf.tensor2d(inputs, [inputs.length, 1]); const labelTensor = tf.tensor2d(labels, [labels.length, 1]); 这里我们制作了两个数组，一个用于输入示例（房间条目数），另一个用于实际输出值（在机器学习中称为标签，在我们的例子中是每个房子的价格）。然后我们将每个数组数据转换为一个二维张量。 规范化数据 //Step 3. Normalize the data to the range 0 - 1 using min-max scaling const inputMax = inputTensor.max(); const inputMin = inputTensor.min(); const labelMax = labelTensor.max(); const labelMin = labelTensor.min(); const normalizedInputs = inputTensor.sub(inputMin).p(inputMax.sub(inputMin)); const normalizedLabels = labelTensor.sub(labelMin).p(labelMax.sub(labelMin)); 接下来，我们规范化数据。在这里，我们使用最小-最大比例将数据规范化为数值范围0-1。规范化很重要，因为您将使用tensorflow.js构建的许多机器学习模型的内部设计都是为了使用不太大的数字。规范化数据以包括0到1或-1到1的公共范围。 返回数据和规范化界限
return {
inputs: normalizedInputs,
labels: normalizedLabels,
// Return the min/max bounds so we can use them later.
inputMax,
inputMin,
labelMax,
labelMin,
}
我们可以在运行期间保留用于标准化的值，这样我们就可以取消标准化输出，使其恢复到原始规模，我们就可以用同样的方式规范化未来的输入数据。 步骤5：运行模型 通过创建模型实例、将数据表示为张量，我们可以准备开始运行模型。 将以下函数复制到script.js文件中。
async function trainModel(model, inputs, labels) {
// Prepare the model for training.
model.compile({
optimizer: tf.train.adam(),
loss: tf.losses.meanSquaredError,
metrics: ['mse'],
});
const batchSize = 28;
const epochs = 50;
return await model.fit(inputs, labels, {
batchSize,
epochs,
shuffle: true,
callbacks: tfvis.show.fitCallbacks(
{ name: 'Training Performance' },
['loss', 'mse'],
{ height: 200, callbacks: ['onEpochEnd'] }
)
});
}
我们把它分解一下。 准备运行
// Prepare the model for training.
model.compile({
optimizer: tf.train.adam(),
loss: tf.losses.meanSquaredError,
metrics: ['mse'],
});
我们必须在训练前“编译”模型。要做到这一点，我们必须明确一些非常重要的事情： 优化器：这是一个算法，它可以控制模型的更新，就像上面看到的例子一样。TensorFlow.js中有许多可用的优化器。这里我们选择了Adam优化器，因为它在实践中非常有效，不需要进行额外配置。 损失函数：这是一个函数，它用于检测模型所显示的每个批（数据子集）方面完成的情况如何。在这里，我们可以使用meansquaredrror将模型所做的预测与真实值进行比较。 度量：这是我们要在每个区块结束时用来计算的度量数组。我们可以用它计算整个训练集的准确度，这样我们就可以检查自己的运行结果了。这里我们使用mse，它是meansquaredrror的简写。这是我们用于损失函数的相同函数，也是回归任务中常用的函数。 const batchSize = 28; const epochs = 50; 接下来，我们选择一个批量大小和一些时间段： batchSize指的是模型在每次运行迭代时将看到的数据子集的大小。常见的批量大小通常在32-512之间。对于所有问题来说，并没有一个真正理想的批量大小，描述各种批量大小的精确方式这一知识点本教程没有相关讲解，对这些有兴趣可以通过别的渠道进行了解学习。 epochs指的是模型将查看你提供的整个数据集的次数。在这里，我们通过数据集进行50次迭代。 启动列车环路
return model.fit(inputs, labels, {
batchSize,
epochs,
callbacks: tfvis.show.fitCallbacks(
{ name: 'Training Performance' },
['loss', 'mse'],
{
height: 200,
callbacks: ['onEpochEnd']
}
)
});
model.fit是我们调用的启动循环的函数。它是一个异步函数，因此我们返回它给我们的特定值，以便调用者可以确定运行结束时间。 为了监控运行进度，我们将一些回调传递给model.fit。我们使用tfvis.show.fitcallbacks生成函数，这些函数可以为前面指定的“损失”和“毫秒”度量绘制图表。 把它们放在一起 现在我们必须调用从运行函数定义的函数。 将以下代码添加到运行函数的底部。
// Convert the data to a form we can use for training.
const tensorData = convertToTensor(data);
const {inputs, labels} = tensorData;
// Train the model
await trainModel(model, inputs, labels);
console.log('Done Training');
刷新页面时，几秒钟后，你应该会看到图形正在更新。 这些是由我们之前创建的回调创建的。它们在每个时代结束时显示丢失（在最近的批处理上）和毫秒（在整个数据集上）。 当训练一个模型时，我们希望看到损失减少。在这种情况下，因为我们的度量是一个误差度量，所以我们希望看到它也下降。 第6步：做出预测 既然我们的模型经过了训练，我们想做一些预测。让我们通过观察它预测的低到高数量房间的统一范围来评估模型。 将以下函数添加到script.js文件中
function testModel(model, inputData, normalizationData) {
const {inputMax, inputMin, labelMin, labelMax} = normalizationData;
// Generate predictions for a uniform range of numbers between 0 and 1;
// We un-normalize the data by doing the inverse of the min-max scaling
// that we did earlier.
const [xs, preds] = tf.tidy(() => {
const xs = tf.linspace(0, 1, 100);
const preds = model.predict(xs.reshape([100, 1]));
const unNormXs = xs
.mul(inputMax.sub(inputMin))
.add(inputMin);
const unNormPreds = preds
.mul(labelMax.sub(labelMin))
.add(labelMin);
// Un-normalize the data
return [unNormXs.dataSync(), unNormPreds.dataSync()];
});
const predictedPoints = Array.from(xs).map((val, i) => {
return {x: val, y: preds[i]}
});
const originalPoints = inputData.map(d => ({
x: d.rooms, y: d.price,
}));
tfvis.render.scatterplot(
{name: 'Model Predictions vs Original Data'},
{values: [originalPoints, predictedPoints], series: ['original', 'predicted']},
{
xLabel: 'No. of rooms',
yLabel: 'Price',
height: 300
}
);
}
在上面的函数中需要注意的一些事情。 const xs = tf.linspace(0, 1, 100); const preds = model.predict(xs.reshape([100, 1])); 我们生成100个新的“示例”以提供给模型。model.predict是我们如何将这些示例输入到模型中的。注意，他们需要有一个类似的形状（[num_的例子，num_的特点每个_的例子]）当我们做培训时。 // Un-normalize the data const unNormXs = xs .mul(inputMax.sub(inputMin)) .add(inputMin); const unNormPreds = preds .mul(labelMax.sub(labelMin)) .add(labelMin); 为了将数据恢复到原始范围（而不是0–1），我们使用规范化时计算的值，但只需反转操作。 return [unNormXs.dataSync(), unNormPreds.dataSync()]; .datasync（）是一种方法，我们可以使用它来获取存储在张量中的值的typedarray。这允许我们在常规的javascript中处理这些值。这是通常首选的.data（）方法的同步版本。 最后，我们使用tfjs-vis来绘制原始数据和模型中的预测。 将以下代码添加到运行函数中。 testModel(model, data, tensorData); 刷新页面，现在已经完成啦！ 现在你已经学会使用tensorflow.js创建一个简单的机器学习模型了。 (责任编辑：yang) |
