TensorFlow.js简介
TensorFlow.js是谷歌发布的一个JavaScript库，它将深度学习和机器学习技术带到了Web应用程序中，使开发人员能够在Web浏览器和Node.js环境中直接训练和部署机器学习模型。简单来说，TensorFlow.js可以让开发者用JavaScript实现机器学习应用，经由HTML网页直接与用户交互。
TensorFlow.js支持大多数TensorFlow API，包括训练和推理功能，多层网络、卷积神经网络、循环神经网络等。TensorFlow.js使用了一种独特的编码方式，将数据流重定向到GPU进行高速计算，从而加快运行速度。
TensorFlow.js支持以下应用场景：
数据科学：例如数据值预测、分类、聚类
计算机视觉：例如图像分类、对象检测
自然语言处理（NLP）：例如文本分类、情感分析
运动捕捉：例如姿势估计、动作分类
TensorFlow.js因其易于使用、扩展性和流行性而受到广泛贺认可。它可以在浏览器中运行，也可以使用Node.js在服务器端部署。
值得一提的是，TensorFlow.js具有以下优势：
降低学习门槛：JavaScript开发人员可以使用他们熟悉的编程语言进行编码，无需掌握其他语言。
浏览器内部开发：可以不需要搭建复杂的环境或导入深度学习框架。
占用空间少：TensorFlow.js的体积非常小，只需要几行代码即可实现机器学习功能。
总而言之，TensorFlow.js使得机器学习技术更具可访问性和可用性，并拓展了深度学习技术的应用领域。
TensorFlow.js 基本原理
TensorFlow.js的基本原理非常简单。它利用JavaScript编程语言，基于TensorFlow框架的API实现了所有的机器学习算法和预测机制，并利用WebGL技术将计算放在GPU上，从而提高预测速度。
下面是TensorFlow.js的基本原理步骤：
数据处理
TensorFlow.js会对输入的数据进行处理，将数据进行格式转换，然后将数据传递给模型进行训练或推理。数据处理的结果取决于不同的预测任务。
网络结构
创建神经网络结构，定义网络的层数、神经元个数、激活函数类型等参数。根据输入数据和指定参数，配置起始状态，并通过参数不断优化最终状态。
模型训练
通过编写JavaScript代码，将数据喂入神经网络，通过反向传播算法，不断调整模型参数，从而提高模型的准确性。
模型推理
模型训练后，模型可以被用来进行预测。将新的数据输入到模型中，神经网络会以特定的方式激活，并输出最终结果。具体视任务而定。
WebGL技术
在TensorFlow.js中，浏览器和Node.js环境都带有WebGL技术。因此，TensorFlow.js可以将计算放在图形处理器（GPU）上执行，从而提高计算速度。WebGL还可以使TensorFlow.js直接在网页上呈现数据可视化。
总之，TensorFlow.js的基本原理就是通过JavaScript编程、使用神经网络进行数据处理，WebGL技术将计算放在GPU上，从而实现高效的机器学习应用
TensorFlow.js 使用
在Node.js上安装TensorFlow.js，需要执行以下步骤：
npm install @tensorflow/tfjs-node-gpu
这行命令会自动启用GPU，也可以安装CPU的库，底层需要C/C++实现
npm install @tensorflow/tfjs-nodetfjs
tfjs是纯javascriopt实现的模型计算及训练，可以在浏览器端执行但性能较差
npm install @tensorflow/tfjs
使用：一个简单的例子，这里使用 gpu 的库
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node-gpu');
const model = tf.sequential({
layers: [tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]})]
});
model.compile({loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd'});
const xs = tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [4, 1]);
const ys = tf.tensor2d([1, 3, 5, 7], [4, 1]);
model.fit(xs, ys, {epochs: 10}).then(() => {
model.predict(tf.tensor2d([5], [1, 1])).print();
});
