项目可以让火狐浏览器能刷网课吗你使用 WebGL 在 GPU 驱动火狐浏览器能刷网课吗的、你火狐浏览器能刷网课吗的浏览器上运行训练好火狐浏览器能刷网课吗的 Keras 模型。模型直接根据 Keras JSON 格式配置文件和关联的 HDF5 权重而序列化（serialized）。
项目地址：https://github.com/transcranial/keras-js
互动演示
用于 MNIST 的基本卷积网络
在 MNIST 上训练的卷积变自编码器（Convolutional Variational Autoencoder）
在 ImageNet 上训练的 50 层的残差网络（Residual Network）
在 ImageNet 上训练的 Inception V3
用于 IMDB 情绪分类的双向 LSTM
为什么要做这个项目？
消除对后端基础设施或 API 调用的需求
完全将计算卸载到客户端浏览器
互动应用程序
使用方法
查看 demos/src/ 获取真实案例的源代码。
1. 对 Model 和 Sequential 都适用
model = Sequential()
model.add(...)
...
...
model = Model(input=..., output=...)
一旦训练完成火狐浏览器能刷网课吗，保存权重和导出模型架构配置：
model.save_weights('model.hdf5')
with open('model.json', 'w') as f:
f.write(model.to_json())
参见演示的 jupyter notebooks 了解详情：demos/notebooks/
2. 在 HDF5 权重文件上运行编码器脚本：
$ python encoder.py /path/to/model.hdf5
这将在同一个文件夹中产生两个用作 HDF5 权重的文件：model_weights.buf 和 model_metadata.json
3.Keras.js 所需的三个文件：
模型文件：model.json
权重文件：model_weights.buf
权重元数据文件：model_metadata.json
4.GPU 支持由 weblas(https://github.com/waylonflinn/weblas) 驱动。将 Keras.js 和 Weblas 库包含进去：
< src="lib/weblas.js"></>
< src="dist/keras.js"></>
5. 创建新模型
实例化时，数据通过 XHR（相同域或要求 CORS）加载，层被初始化为有向无环图。当这些步骤完成之后，类方法 ready() 返回一个解决问题的 Promise。然后，使用 perdict() 让数据通过模型，这也会返回一个 Promise。
const model = new KerasJS.Model({
filepaths: {
model: 'url/path/to/model.json',
weights: 'url/path/to/model_weights.buf',
metadata: 'url/path/to/model_metadata.json'
}
gpu: true
})
model.ready().then(() => {
// input data object keyed by names of the input layers
// or `input` for Sequential models
// values are the flattened Float32Array data
// (input tensor shapes are specified in the model config)
const inputData = {
'input_1': new Float32Array(data)
}
// make predictions
// outputData is an object keyed by names of the output layers
// or `output` for Sequential models
model.predict(inputData).then(outputData => {
// e.g.,
// outputData['fc1000']
})
})
可用的层
高级激活: LeakyReLU, PReLU, ELU, ParametricSoftplus, ThresholdedReLU, SReLU
卷积: Convolution1D, Convolution2D, AtrousConvolution2D, SeparableConvolution2D, Deconvolution2D, Convolution3D, UpSampling1D, UpSampling2D, UpSampling3D, ZeroPadding1D, ZeroPadding2D, ZeroPadding3D
内核: Dense, Activation, Dropout, SpatialDropout2D, SpatialDropout3D, Flatten, Reshape, Permute, RepeatVector, Merge, Highway, MaxoutDense
嵌入: Embedding
归一化: BatchNormalization
池化: MaxPooling1D, MaxPooling2D, MaxPooling3D, AveragePooling1D, AveragePooling2D, AveragePooling3D, GlobalMaxPooling1D, GlobalAveragePooling1D, GlobalMaxPooling2D, GlobalAveragePooling2D
循环: SimpleRNN, LSTM, GRU
包装器: Bidirectional, TimeDistributed
还没有实现的层
目前还不能直接实现 Lambda，但最终会创建一个通过 Java 定义计算逻辑的机制。
内核: Lambda
卷积: Cropping1D, Cropping2D, Cropping3D
本地连接: LocallyConnected1D, LocallyConnected2D
噪声:GaussianNoise, GaussianDropout
备注
WebWorker 及其限制
Keras.js 可以与主线程分开单独运行在 WebWorker 中。因为 Keras.js 会执行大量同步计算，这可以防止该 UI 受到影响。但是，WebWorker 的最大限制之一是缺乏 <canvas> 访问（所以要用 WebGL）。所以在单独的线程中运行 Keras.js 的好处被必须运行在 CPU 模式中的要求抵消了。换句话说，在 GPU 模式中运行的 Keras.js 只能运行在主线程上。
WebGL MAX_TEXTURE_SIZE
在 GPU 模式中，张量对象被编码成了计算之前的 WebGL textures。这些张量的大小由 gl.getParameter(gl.MAX_TEXTURE_SIZE) 限定，这会根据硬件或平台的状况而有所不同。参考 https://webglstats.com/ 了解典型的预期值。在 im2col 之后，卷积层中可能会有一个问题。比如在 Inception V3 网络演示中，第一层卷积层中 im2col 创造了一个 22201 x 27 的矩阵，并在第二层和第三层卷积层中创造 21609 x 288 的矩阵。第一个维度上的大小超过了 MAX_TEXTURE_SIZE 的最大值 16384，所以必须被分割开。根据权重为每一个分割开的张量执行矩阵乘法，然后再组合起来。在这个案例中，当 createWeblasTensor() 被调用时，Tensor 对象上会提供一个 weblasTensorsSplit 属性。了解其使用的例子可查看 src/layers/convolutional/Convolution2D.js
开发/测试
对于每一个实现的层都存在广泛的测试。查看 notebooks/ 获取为所有这些测试生成数据的 jupyter notebooks。
$ npm install
要运行所有测试，执行 npm run server 并访问 https://localhost:3000/test/。所有的测试都会自动运行。打开你的浏览器的开发工具获取额外的测试数据信息。
对于开发，请运行：
$ npm run watch
编辑 src/ 中的任意文件都会触发 webpack 来更新 dist/keras.js。
要创建生产型的 UMD webpack 版本，输出到 dist/keras.js，运行：
$ npm run build
证书
MIT：https://github.com/transcranial/keras-js/blob/master/LICENSE
文章来源：机器之心
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标签： #火狐浏览器能刷网课吗
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