keras-js

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在浏览器中运行Keras模型,利用WebGL提供GPU加速

Keras.js项目已停止更新,建议使用TensorFlow.js。该项目允许在浏览器中运行Keras模型,并利用WebGL提供GPU支持。用户可以访问交互演示和文档,体验MNIST卷积网络、ResNet50、Inception v3等模型的应用。虽然Keras.js不再更新,但现有演示仍可使用,并且支持在Node.js中以CPU模式运行模型。

TensorFlow.jsKerasWebGLNode.jsMNISTGithub开源项目

项目概述

keras-js 是一个允许在浏览器中运行 Keras 模型的开源项目。它利用 WebGL 2 提供 GPU 加速支持,使深度学习模型能够直接在浏览器中高效运行。这个项目的主要目标是将 Keras 训练的模型无缝地部署到 Web 环境中,让用户可以在浏览器中交互式地使用这些模型。

主要特性

  • 支持在浏览器中运行 Keras 模型
  • 利用 WebGL 2 实现 GPU 加速
  • 兼容 Node.js 环境(仅 CPU 模式)
  • 支持多种 Keras 后端训练的模型(TensorFlow、CNTK 等)
  • 提供丰富的交互式演示案例
  • 与 Keras 2.1.2 版本兼容

演示案例

keras-js 提供了多个交互式演示案例,展示了该库的强大功能:

  • MNIST 手写数字识别的基础卷积网络
  • 基于 MNIST 数据集训练的卷积变分自编码器
  • 在 MNIST 上训练的辅助分类生成对抗网络(AC-GAN)
  • 在 ImageNet 上训练的 50 层残差网络(ResNet)
  • 在 ImageNet 上训练的 Inception v3 模型
  • 在 ImageNet 上训练的 DenseNet-121 模型
  • 在 ImageNet 上训练的 SqueezeNet v1.1 模型
  • 用于 IMDB 情感分类的双向 LSTM 模型

这些演示案例不仅展示了 keras-js 的功能,还为开发者提供了实际应用的参考。

使用方法

开发者可以通过 keras-js 库轻松地将 Keras 模型集成到他们的 Web 应用中。该项目提供了详细的文档,指导用户如何将训练好的 Keras 模型转换为 keras-js 可用的格式,并在浏览器中加载和运行这些模型。

项目状态

需要注意的是,keras-js 项目目前已经不再积极维护。项目维护者建议用户可以考虑使用 TensorFlow.js 作为替代方案。尽管如此,keras-js 的在线演示仍然可以正常工作,为那些对在浏览器中运行深度学习模型感兴趣的开发者提供了宝贵的参考。

许可证

keras-js 项目采用 MIT 许可证,这意味着它是一个开源项目,开发者可以自由地使用、修改和分发这个库。

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