基于TensorFlow.js的JavaScript机器学习原荐

Credits:  aijs.rocks

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。

扩展：

2019年11个Javascript机器学习库

很棒的机器学习库，可以在你的下一个应用程序中添加一些人工智能！

Big.bitsrc.io

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。

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：

• tf是对tensorflow.js库的引用
• tfvis是对tfjs vis库的引用

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。

需要这样的输出

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…

Bit.dev

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…

Bit.dev

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。

散点图

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).div(inputMax.sub(inputMin));
    const normalizedLabels = labelTensor.sub(labelMin).div(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).div(inputMax.sub(inputMin));
const normalizedLabels = labelTensor.sub(labelMin).div(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。这里是Github存储库供参考。

结论

我开始接触这些是因为机器学习的概念非常吸引我，还有就是我想看看有没有方法可以让它在前端开发中实现，我很高兴发现tensorflow.js库可以帮助我实现我的目标。这只是前端开发中机器学习的开始，TensorFlow.js还可以完成很多工作。谢谢你的阅读！

本文由阿里云云栖社区组织翻译。

文章原标题《Javascript for Machine Learning using TensorFlow.js》作者：Priyesh Patel 

译者：么凹 审校：Viola

原文链接 ​

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