简介

什么是 TensorFlow

TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个 CPU（或 GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由 Google 大脑小组（隶属于 Google 机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

什么是 TensorFlow.js

• 一个用 javascript 实现的机器学习库

TensorFlow.js 具体功能

• 可以直接在浏览器和 node.js 中使用机器学习技术

• 能够运行现有模型

• 能够重新训练现有模型

• 使用 javascript 开发机器学习模型

什么是 tensor

• 中文名叫张量

• 张量是向量和矩阵向更高维度的推广

• 相当于多维数组（对于前端工程师就相当于嵌套数组），但会比多维数组多一些别的属性比如形状、大小之类的

为何要使用 tensor Tensor和机器学习有什么关系

• 神经网络的每一层要存储 N 纬数据

• N 层的 for 循环

• Tensor 作为高纬数据结构完美解决以上计算问题

以下是用传统js和tensor计算输入输出的区别

// 传统for循环
const input = [1, 2, 3, 4];
const w = [
  [1, 2, 3, 4],
  [2, 3, 4, 5],
  [3, 4, 5, 6],
  [4, 5, 6, 7],
];
const output = [0, 0, 0, 0];

for (let i = 0, len = w.length; i < len; i++) {
  for (let j = 0, len_j = input.length; j < len_j; j++) {
    output[i] += input[j] * w[i][j];
  }
}
console.log(output);

// tensor--权重点乘输入
tf.tensor(w)
  .dot(tf.tensor(input))
  .print();

tensor相当于是封装了AI算法中需要用到的各类数学算法，方便调用，而且底层GPU加速也使得性能比原生js高得多，这对于大数据的计算是至关重要的。