tensorflow-handbook-javascript

Atwood’s Law

“Any application that can be written in JavaScript, will eventually be written in JavaScript.”

– Jeff Atwood, Founder of StackOverflow.com

“JavaScript now works.”

– Paul Graham, YC Founder

JavaScript 版 TensorFlow

TensorFlow.js 是 TensorFlow 的 JavaScript 版本，支持GPU硬件加速，可以运行在 Node.js 或浏览器环境中。它不但支持完全基于 JavaScript 从头开发、训练和部署模型，也可以用来运行已有的 Python 版 TensorFlow 模型，或者基于现有的模型进行继续训练。

TensorFlow.js 支持 GPU 硬件加速。在 Node.js 环境中，如果有 CUDA 环境支持，或者在浏览器环境中，有 WebGL 环境支持，那么 TensorFlow.js 可以使用硬件进行加速。

微信小程序也提供了官方插件，封装了TensorFlow.js库，利用小程序WebGL API给第三方小程序调用时提供GPU加速。

本章，我们将基于 TensorFlow.js 1.0，向大家简单的介绍如何基于 ES6 的 JavaScript 进行 TensorFlow.js 的开发，然后提供两个例子，并基于例子进行详细的讲解和介绍，最终实现使用纯 JavaScript 进行 TensorFlow 模型的开发、训练和部署。

1. 在浏览器中使用 TensorFlow.js
2. 基本的回归模型
3. 微信小程序插件
4. 在服务器端使用 TensorFlow.js
5. 使用 TFJS 模型库
6. Seq2Seq 闲聊对话模型
7. 将 Python 模型转换为 TensorFlow.js 可以加载的版本
8. TensorFlow.js 性能对比
9. Web Demo
   1. Regression
   2. MobileNet

本章 GitHub 代码仓库

本章中提到的 JavaScript 版 TensorFlow 的相关代码，使用说明，和训练好的模型文件及参数，都可以在作者的 GitHub 上找到。地址：https://github.com/huan/tensorflow-handbook-javascript

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