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背景

即便它是一種利己技術(shù)，但使用它也需要掌握不同的編程技能。

我們可以通過很多工具和庫使用它，如Numpy、Keras和TensorFlow。但大多數(shù)工具和庫都是圍繞R、MATLAB和Python。

所以，現(xiàn)在的問題是重新分配（現(xiàn)有的）面向C、C++和Java等語言方面有一定基礎(chǔ)的人的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)。

方案

當(dāng)今大部分人錯(cuò)誤的以為，TensorFlow只為Python及其相關(guān)軟件提供服務(wù)。事實(shí)上，如果你是一名經(jīng)驗(yàn)豐富的Java/JS程序員，并且不怕?lián)p壞你的ML/DL，那么你也可以。

解決方案是使用TensorFlow for Java和TensorFlow.js.

具體操作

Java

要從Java開始，你需要首先設(shè)置一個(gè)Maven項(xiàng)目，并在你的n.pom.xml中填以下必填項(xiàng)。

這是對兩個(gè)庫的枚舉

即，libtensorflow

libtensorflow_jni

使用它們封裝TensorFlow C++庫和JNI連接器。以便通過Java程序訪問它。

當(dāng)然，你還可以勾選以下選項(xiàng)幫助GPU加速。（默認(rèn)情況下，它工作能力在CPU能力上。）

現(xiàn)在，你可以在Java上使用TensorFlow了。并且你可以使用下面的測試程序來檢查環(huán)境。

如圖。首先，在Const創(chuàng)建一個(gè)操作圖。接下來賦一個(gè)初始值，然后通過運(yùn)行來獲取它進(jìn)一步的結(jié)果。

Javascript

要使用JavaScript，你只需要下載一個(gè)由cdn提供的包。你也可以通過NPN獲得。但建議使CDN,因?yàn)镃DN更容易運(yùn)行。

將下面的腳本標(biāo)記添加到HTML文件中。

如圖?，F(xiàn)在，你可以測試TensorFlow特性了。比如訓(xùn)練，重新培訓(xùn)或?qū)F(xiàn)有模型轉(zhuǎn)換為與JavaScript兼容的模型，然后插入瀏覽器中。

如果要進(jìn)行測試，建議你使用以下代碼。

這是用均方誤差和梯度下降訓(xùn)練的基本線性回歸模型。