هل أنت جديد في تعلم الآلة؟ شاهد دورة بالفيديو للحصول على معرفة عملية بالتعلم الآلي باستخدام تقنيات الويب . View series

تمت ترجمة هذه الصفحة بواسطة Cloud Translation API‏.

انشر مشروع tfjs-node على النظام الأساسي السحابي

يصف هذا المستند كيفية تشغيل عملية Node.js باستخدام حزمة @ tensorflow / tfjs-node على الأنظمة الأساسية السحابية.

بدءًا من tfjs-node@1.2.4 ، لا يتطلب تشغيل مشروع Node.js على الأنظمة الأساسية السحابية تكوينًا إضافيًا. وهذا دليل تظهر كيفية تشغيل mnist عقدة سبيل المثال في @ tensorflow / tfjs-أمثلة مستودع على Heroku وGCloud. يتم توثيق دعم نود.جي إس Heroku في هذا المقال . تشغيل نود.جي إس على نظام التشغيل السحابي جوجل تم توثيقه هنا .

انشر مشروع Node.js على Heroku

المتطلبات الأساسية

تم تثبيت Node.js و npm
حساب Heroku
Heroku CLI

أنشئ تطبيق Node.js

إنشاء مجلد ونسخ data.js ، main.js ، model.js و package.json الملفات من mnist عقدة سبيل المثال.
تأكد من أن تبعية @ tensorflow / tfjs-node هي @ 1.2.4 أو إصدار أحدث.

أنشئ تطبيقك وقم بتشغيله محليًا

تشغيل npm install أمر في الدليل المحلي لتثبيت التبعيات التي تم تعريفها في package.json الملف. يجب أن تكون قادرًا على رؤية أن حزمة tfjs-node مثبتة ويتم تنزيل libtensorflow.

$ npm install
> @tensorflow/tfjs-node@1.2.5 install mnist-node/node_modules/@tensorflow/tfjs-node
> node scripts/install.js

CPU-linux-1.2.5.tar.gz
* Downloading libtensorflow
[==============================] 22675984/bps 100% 0.0s
* Building TensorFlow Node.js bindings

تدريب نموذج محليا عن طريق تشغيل npm start .

$ npm start
> tfjs-examples-mnist-node@0.1.0 start /mnist-node
> node main.js

2019-07-30 17:33:34.109195: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
2019-07-30 17:33:34.147880: I tensorflow/core/platform/profile_utils/cpu_utils.cc:94] CPU Frequency: 3492175000 Hz
2019-07-30 17:33:34.149030: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:168] XLA service 0x52f7090 executing computations on platform Host. Devices:
2019-07-30 17:33:34.149057: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:175]   StreamExecutor device (0): <undefined>, <undefined>

Total params: 594922
Trainable params: 594922
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Epoch 1 / 20
Epoch 1 / 20
========================>----------------------------------------------------------------------------------: 35.5

تأكد من تجاهل عناصر البناء ، مثل node_modules ، في ملف .gitignore الخاص بك.

قم بإنشاء ونشر تطبيق Heroku

قم بإنشاء تطبيق جديد على موقع Heroku الإلكتروني
التزم بتغييرك وادفع إلى سيد heroku

$ git init
$ heroku git:remote -a your-app-name
$ git add .
$ git commit -m "First Commit"
$ git push heroku master

في سجلات البناء ، يجب أن تكون قادرًا على رؤية حزمة tfjs-node وهي تقوم بتنزيل مكتبة TensorFlow C وتحميل الملحق الأصلي لـ TensorFlow Node.js:

remote: -----> Installing dependencies
remote:        Installing node modules (package.json)
remote:
remote:        > @tensorflow/tfjs-node@1.2.5 install /tmp/build_de800e169948787d84bcc2b9ccab23f0/node_modules/@tensorflow/tfjs-node
remote:        > node scripts/install.js
remote:
remote:        CPU-linux-1.2.5.tar.gz
remote:        * Downloading libtensorflow
remote:
remote:        * Building TensorFlow Node.js bindings
remote:        added 92 packages from 91 contributors and audited 171 packages in 9.983s
remote:        found 0 vulnerabilities
remote:

في سجلات العملية على Heroku ، يجب أن تكون قادرًا على رؤية سجلات التدريب النموذجية:

Total params: 594922
Trainable params: 594922
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Epoch 1 / 20
Epoch 1 / 20
====>--------------------------------------------------------------------: 221.9

يمكنك أيضا بدء تشغيل أو تصحيح العملية في Heroku وحدة التحكم .

استخدام tfjs-node قبل الإصدار 1.2.4

إذا كنت تستخدم حزمة tfjs-node قبل الإصدار 1.2.4 ، فإن الحزمة تتطلب g ++ لتجميع الملحق الأصلي للعقدة من الملفات المصدر. سيتعين عليك التأكد من أن المكدس الخاص بك يحتوي على حزمة Linux الأساسية للبناء (قد لا يكون الإصدار الأحدث موجودًا بشكل افتراضي).

انشر مشروع Node.js على Google Cloud Platform

المتطلبات الأساسية

لديك مشروع Google Cloud صالح مع حساب الفوترة
تثبيت Google الغيمة أداة عميل
إضافة app.yaml ملف تكوين وقت التشغيل نود.جي إس

نشر التطبيق على GCloud

تشغيل gcloud app deploy لنشر رمز المحلي وتكوينات لمحرك التطبيقات. في سجلات النشر ، يجب أن تكون قادرًا على رؤية أن عقدة tfjs مثبتة:

$ gcloud app deploy

Step #1:
Step #1: > @tensorflow/tfjs-node@1.2.5 install /app/node_modules/@tensorflow/tfjs-node
Step #1: > node scripts/install.js
Step #1:
Step #1: CPU-linux-1.2.5.tar.gz
Step #1: * Downloading libtensorflow
Step #1:
Step #1: * Building TensorFlow Node.js bindings
Step #1: added 88 packages from 85 contributors and audited 171 packages in 13.392s
Step #1: found 0 vulnerabilities

في سجلات التطبيقات ، يجب أن تكون قادرًا على رؤية عملية تدريب النموذج:

Total params: 594922
Trainable params: 594922
Non-trainable params: 0

Epoch 1 / 20
===============================================================================>
745950ms 14626us/step - acc=0.920 loss=0.247 val_acc=0.987 val_loss=0.0445
Loss: 0.247 (train), 0.044 (val); Accuracy: 0.920 (train), 0.987 (val) (14.62 ms/step)
Epoch 2 / 20
===============================================================================>
818140ms 16042us/step - acc=0.980 loss=0.0655 val_acc=0.989 val_loss=0.0371
Loss: 0.066 (train), 0.037 (val); Accuracy: 0.980 (train), 0.989 (val) (16.04 ms/step)
Epoch 3 / 20
Epoch 3 / 20