机器学习:Tensorflow v/s Tensorflow.js v/s Brain.js

Question

我最近开始使用机器学习技术进行编码,并且已经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.我对他们有几点怀疑.

1. 为什么大多数人比Tensorflow.js更喜欢Tensorflow(Python).Tensorflow的Tensorflow.js有什么特别之处呢？
2. 我在互联网上看到的大多数人更喜欢使用Tensorflow.js而不是brain.js,尽管brain.js使用的JSON对象并没有让开发人员麻烦地创建Tensors并进行内存管理和处理.为什么人们更喜欢使用Tensorflow.js,即使brain.js易于实现？
3. 如果我正在创建一个使用Node.js作为后端的网站,那么从长远来看,这将是为机器学习实施的首选库吗？Tensorflow.js还是Brain.js？或者我应该单独使用Tensorflow进行机器学习？

我一直在搜索这些主题.我对我的怀疑还没有很好的解释.所以期待一个明确和详细的exaplanation :)

Answer 1

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是一种在客户端编译的脚本语言,必须使用<canvas>浏览器访问GPU与brain.js相同(I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,所以很容易将你的python(keras)模型移植到tfjs,如果你知道如何编写张量流模型你可以用任何语言来做.

如果你正在使用nodejs,那么留在tfjs而不是切换到python的唯一原因是你更喜欢JavaScript语言,或者你被迫使用,因为你在JS后端工作.

PS:刚刚发布了一个新的库(ML5),它是tfjs的包装器并添加了很多东西,它可以帮助你构建和使用模型而无需深入的机器学习背景.