本文作者

蔡善清（Shanqing Cai），谷歌公司软件工程师，深度参与了 TensorFlow 和 TensorFlow.js 的开发工作。从清华大学毕业后，他前往约翰斯 · 霍普金斯大学和麻省理工学院深造，并取得了麻省理工学院博士学位。 《JavaScript深度学习》作者。

“TensorFlow.js 好学吗？入门大约需要多长时间？” 这个问题问得很笼统，所以需要分情况讨论。以下所有讨论假设你熟悉 JavaScript（以下部分链接可能需要VPN支持）。

01

情况1.  你只是想用一些基于 TensorFlow.js 的模型来实现一些网页里的功能，比如图像里的物体检测。

那你不需要系统学习TensorFlow.js，只需要用现成的、被包装成 NPM 包的模型。比如：

• MobileNet（图像分类）

  https://www.npmjs.com/package/@tensorflow-models/mobilenet

• COCO-SSD（物体检测）

  https://www.npmjs.com/package/@tensorflow-models/coco-ssd

• PoseNet（人体姿态识别）

  https://www.npmjs.com/package/@tensorflow-models/posenet

• SpeechCommands（声音识别）

  https://www.npmjs.com/package/@tensorflow-models/speech-commands

这些模型的 NPM 页面都有比较详细的代码实例，照抄就可以了。

另外还有一些第三方开发的现成模型包，比如 ML5，里面有 pix2pix，SketchRNN 等好玩的模型 https://github.com/ml5js/ml5-library。

还有人脸识别和关键点标注的 face-api.js。

https://itnext.io/face-api-js-javascript-api-for-face-recognition-in-the-browser-with-tensorflow-js-bcc2a6c4cf07

0

02

情况2.  你是机器学习工程师，有一个 Python 训练好的模型想要在网页里面做推断。

那你可以学习一下 TensorFlow.js Converter 的使用。官网上有具体教程：

• 针对 Keras 模型

  https://www.tensorflow.org/js/tutorials/conversion/import_keras

• 针对TensorFlow SavedModel

  https://www.tensorflow.org/js/tutorials/conversion/import_saved_model

03

情况3.  作为熟悉各种 Python 框架的机器学习工程师，你想学习 TensorFlow.js 这一 JavaScript 框架，用来做训练、迁移学习、推断等。

这里的好消息是：TensorFlow.js 的 API 和 Python 里的 TensorFlow 和 Keras 基本上是对标的。所以对于你来说学习曲线应该很平缓：

• 底层op level的API直接对应到tf.*和tf.math.*。这里要指出的是，TensorFlow.js采用的是eager execution模式，所以不需要管计算图，tf.Session等概念。

• 高层layers API直接对应到Keras。见官方撰写的“给Keras用户的TensorFlow.js” https://www.tensorflow.org/js/guide/layers_for_keras_users 。

04

情况4.  你想要用 TensorFlow.js 作为工具，来从头自学机器学习和深度学习技术。

那你可以看一下官方的开源代码例子库 https://github.com/tensorflow/tfjs-examples ，这里面现在有近30个左右的模型，涵盖深度学习里面的基本概念，包括：

• 数据的表示和输入流水线

• 底层张量运算

• 分类和回归

• 目标函数，训练循环

• 超参数优化

• 各种问题类型：图像，文字

• 各种模型类型：线性回归，Multi-layer perceptron，卷积网络（CNN），循环网络（RNN），强化学习，生成性对抗网络（GAN）等

• 模型的序列化

• 数据和模型的可视化

• 各种运行环境，包括浏览器和Node.js

官方撰写的配套的书籍 Deep Learning with JavaScript 中文版《JavaScript 深度学习》，目前已在图灵出版（详情见文末）。

本文经作者授权，转载请联系出处

知乎链接：

https://www.zhihu.com/question/311028398/answer/588403059

上面提到的 TensorFlow.js 官方配套教程，现已在图灵社区独家上线，有意向的同学欢迎来试读。

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| 本书作者阵容

蔡善清（Shanqing Cai）

谷歌公司软件工程师，深度参与了 TensorFlow 和 TensorFlow.js 的开发工作。从清华大学毕业后，他前往约翰斯·霍普金斯大学和麻省理工学院深造，并取得了麻省理工学院博士学位。

斯坦利·比列斯奇（Stanley Bileschi）

谷歌公司 TensorFlow 可用性团队技术负责人，领导团队构建了 TensorFlow.js高阶 API。

埃里克·D. 尼尔森（Eric D. Nielsen）

谷歌公司软件工程师，深度参与了 TensorFlow.js 的开发工作。

弗朗索瓦·肖莱（François Chollet）

Keras 之父，TensorFlow 机器学习框架贡献者，Kaggle 竞赛教练，目前任职于谷歌公司，从事人工智能研究，另著有《Python 深度学习》。

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