javascript - 将 python TensorFlow Layers 模型加载到 JavaScript 中

Question

核心 TensorFlow 库提供了将在 Python 中创建的模型转换为保存到描述图形和权重的 JSON 文件的能力在浏览器环境中执行。

在示例中，您需要在浏览器中加载整个 TensorFlow 库，这非常繁重。此库也不可使用 tree shaking。

我的问题是:如何将 TensorFlow JS 中的必要元素加载到客户端/浏览器中以减小捆绑应用程序的整体大小？

编辑:我们正在努力减少捆绑库的超大尺寸。

Answer 1

Tensorflow.js API 结合了四个包:

• tfjs-core : 数学函数和后端支持等功能
• tfjs-layers : 支持层创建模型(依赖于tfjs-core)
• tfjs-data : 数据处理(依赖于tfjs-core)
• tfjs-converter : 支持将模型转换为 Tensorflow.js

根据您确切需要执行的任务，仅使用一些包可能就足够了。也就是说，请记住 tfjs-layers 和 tfjs-data 需要导入 tfjs-core。

代码示例

以下几行仅导入 Core 和 Layers API:

import * as tfc from '@tensorflow/tfjs-core';
import * as tfl from '@tensorflow/tfjs-layers';

// Examples how to use the APIs
const vectr = tfc.tensor(/* .. */);
const model = tfl.sequential();
const dense = tfl.layers.dense(/* .. */);

请注意，像 tf.matMul 这样的函数是通过调用 tfc.matMul 使用的，但是图层 API 的一些函数(如 tf.layers.dense )是通过调用 tfl.layers.dense 使用的而其他的(如 tf.sequential )则通过调用 tfl.sequential 使用。

优化

为了让您了解潜在的优化，让我们看一下数字:

--------------------------------------
|     Package    |  Size  | Relative |
|----------------|--------|----------|
| tfjs           |    856 |     100% |
| tfjs-core      |    506 |      59% |
| tfjs-layers    |    228 |      27% |
| tfjs-data      |     52 |       6% |
| tfjs-converter |     80 |       9% |
--------------------------------------

_{版本 1.2.7，以 KB 为单位的大小(缩小后的 JS 文件)，与 tfjs 相比的相对值}

直接使用 tfjs-core 和 tfjs-layers，可以将大小缩小 122 KB 或 14%。如果你需要更多，你总是可以尝试自己重建存储库，删除任何不需要的功能。当然，这种方法意味着大量的手动工作。

摇树

正如您自己已经注意到的，目前不支持 tree shaking，但您可能希望关注 tfjs github 存储库中关于该主题的 support of tree-shaking 的讨论。