鲁达 作者：Tom Ren
前不久，google发布开源了自己的前端机器学习库 dee。这是一个开源的学习js库，它将机器学习的强大能力赋予了web端，同时还拥有硬件加速的支持。这个库使得浏览器端的机器学习实现变得更加方便快捷。在继python等语言之后，JavaScript阵营也有越来越多的工具和库加入到了AI的浪潮中来。
其实，除了dee外还有一系列js库逐渐走入广大开发者的视野。
斯坦福大学 ConvNet
里面有很多好玩的demo，对于刚刚入门的朋友们来说很有启发意义。
• 库
其中包含很多的实例程序和demo
• 还有一个称为Mind的机器学习库，主页上展示了一个用你的评分来个性化预测电影评分的demo：
• 还有一个叫做ml.js的库：
除此之外还有很多项目正在不断地涌现出来，这让我们用浏览器也可以做机器学习了（当然效率和速度是值得商榷的...）套用一句js开发者的话：一切可以用js写的都将用js重写 :)
dee
回到正题，今天介绍的dee库虽然不是谷歌官方的发布项目，但是它来源于google.ai的PAIR团队的努力。PAIR是google.AI致力于以人为中心的AI系统的设计和研发团队。
这次发布的deeplearn包含了丰富的demo和完善的文档。我们打开官网的时候就会看到一个五彩缤纷的demoshow，你可以调节参数改变图片的颜色和变化范围：
首页便是十分绚丽多彩的页面
这个库的文档和例程十分丰富，不仅仅是首页的炫彩demo，还包括官方提供了四个demo供开发者参考，从模型搭建、训练和使用到不同领域的应用都有了详细的介绍，能让开发者在此基础上迅速进行开发工作。同时还包括几篇入门的说明教程，针对不同基础和背景的用户都有详细的循序渐进的说明和指导。再加上丰富的API说明，相信各位js大神一定能够很快的玩转这个Fantastic的库，做出惊艳的web端应用来。
Demo
包括模型构建、图像分类识别等丰富的样例都可以用浏览器实现，简单但很有代表性。（注：demo需要用chrome才能打开）
让我们先来看看最著名的MNIST的demo，基于dee可以搭建一个下面这样子的在线识别系统。
最左边可以选择不同的数据集和模型进行训练，目前包含了MNIST和CIFAR10。同时还能上传自己的模型或者下载训练好的模型。中间一列是网络的定义，可以按照顺序添加不同的原件，搭建自己的网络并定义每一层网络的具体参数。可以选择基于GPU还是CPU来执行。
定义好了模型后就可以开始训练了：
可以实时的显示训练结果和对应的准确率以及训练的时间。剩下的demo也很有趣，就先不剧透了，留给大家自己去探索～
文档
随后官方还给出了一步一步由浅到深的学习blog，从数据结构到基本的代码实现，认真阅读后基本就可以掌握搭建代码的流程和API。
最后我们来看一下库中的API，主要包括其中实现的类和对应的函数，以与外界的数据接口：
各式各样的类，包含各种需要用到的，我们可以看到其中有GPU相关的类以及NDArray和张量等deeplearning的老朋友。
其中包含的方法也多种多样，主要包括基本的数据操作，还有一系列的创建、计算、取值函数，看起来和前端的显示密切相关。
我们还看到其中很多函数都是基于webGL来进行创建的：
还有一个主要的部分就是接口：
同时针对不同经验的开发者，官方还准备了不同的学习文档供大家参考。
api的地址在这里：docs/api/globals.html
TensorFire
最后再安利一个最新的TensorFire库：
这个库将神经网络的权重映射到WebGL的纹理计算中，利用设备的GPU来支持这些运算。在不需要CUDA的支持下，利用浏览器对于3D游戏的支持来加速神经网络的执行，这样的架构可以达到原有浏览器端神经网络库百倍的加速。
通过直接利用GPU的计算能力，TensorFire的速度可以达到充分优化的本地CPU代码表现，甚至在浏览器中的速度上超越了原生的tensorflow。
它由两个部分组成，包括底层基于GLSL的大规模并行WebGL着色器来操作4D张量，同时包括顶层用于导入tensorflow和keras训练模型的接口部分。在任何拥有支持WebGL的GPU设备上都可以运行，A卡也可以畅快的使用深度学习了。
这个库可以在用户不额外安装app的情况下开发深度学习的应用，带来更佳优异的用户体验。同时底层的API还可以支持一系列通用的并行计算任务。
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