我最近开始使用机器学习技术进行编码，并且一直在不同平台上实现的机器学习之间来回切换。我经常使用的框架是 Tensorflow (Python)、Tensorflow.js 和 Brain.js。我对它们有一些疑问。
- 为什么他们中的大多数人更喜欢 Tensorflow (Python) 而不是 Tensorflow.js。 Tensorflow 具有 Tensorflow.js 所没有的哪些特点，从而使其与众不同？
- 我在互联网上看到的大多数人都更喜欢使用 Tensorflow.js，而不是 Brain.js，尽管 Brain.js 使用 JSON 对象，这不会让开发人员在创建张量和进行内存管理等方面遇到麻烦。尽管 Brain.js 很容易实现，但为什么人们更喜欢使用 Tensorflow.js？
- 如果我正在制作一个使用 Node.js 作为后端的网站，从长远来看，哪个是机器学习实现的最佳库？ Tensorflow.js 还是 Brain.js？或者我应该单独使用 Tensorflow 来进行机器学习？
我对这些主题进行了很多搜索。我的疑问还没有得到很好的解释。所以期待一个清晰详细的解释:)
最佳答案
速度不同:Tensorflow > tfjs > Brainjs。 Python可以直接编译为机器代码并直接使用CPU和GPU，而tfjs是一种脚本语言，在客户端编译，必须使用<canvas>在浏览器中像brain.js一样访问GPU(我不确定brain.js是否是GPU加速的)
另一件事是，tensorflow 是一个完整的生态系统，它与不同平台的每个不同版本保持同步，因此将 python(keras) 模型移植到 tfjs 非常容易，并且如果您知道如何编写tensorflow-model 你可以用任何语言来完成。
如果您使用的是 Nodejs，那么留在 tfjs 而不是切换到 Python 的唯一原因是您更喜欢 JavaScript 语言，或者因为您在 JS 后端工作而被迫使用。
PS: 刚刚发布了一个新库( ML5 )，它是 tfjs 的包装器，并添加了很多东西，可以帮助您在没有深厚的机器学习背景的情况下构建和使用模型。关于tensorflow - 机器学习 : Tensorflow v/s Tensorflow. js v/s Brain.js，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51797280/