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在云平台上部署 tfjs-node 项目

本文档介绍了如何在云平台上使用 @tensorflow/tfjs-node 软件包运行 Node.js 进程。

从 tfjs-node@1.2.4 开始,在云平台上运行 Node.js 项目便已不需要其他配置。本指南将展示如何在 Heroku 和 GCloud 上运行 @tensorflow/tfjs-examples 仓库中的 mnist-node 示例。本文介绍了 Heroku 的 Node.js 支持。此处介绍了在 Google Cloud Platform 上运行 Node.js。

在 Heroku 上部署 Node.js 项目

前提条件

  1. 安装 Node.js 和 npm
  2. Heroku 帐户
  3. Heroku CLI

创建 Node.js 应用

  1. 创建一个文件夹,然后从 mnist-node 示例中复制 data.jsmain.jsmodel.jspackage.json 文件。
  2. 确保 @tensorflow/tfjs-node 依赖项为 @1.2.4 或更高版本。

在本地构建并运行您的应用

  1. 在本地目录中运行 npm install 命令以安装 package.json 文件中声明的依赖项。您应当能够看到 tfjs-node 软件包已安装并且 libtensorflow 已下载。
$ 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
  1. 通过运行 npm start 以在本地训练模型。
$ 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
  1. 确保忽略 .gitignore 文件中的构建工件,例如 node_modules。

创建并部署 Heroku 应用

  1. 在 Heroku 网站上创建一个新应用
  2. 提交变更并推送到 heroku master
$ git init
$ heroku git:remote -a your-app-name
$ git add .
$ git commit -m "First Commit"
$ git push heroku master
  1. 在构建日志中,您应当能够看到 tfjs-node 软件包下载了 TensorFlow C 库并加载了 TensorFlow Node.js 原生插件:
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:

在 Heroku 上的进程日志中,您应当能够看到模型训练日志:

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

您也可以在 Heroku 控制台中启动或调试进程。

使用 1.2.4 版本之前的 tfjs-node

如果您使用 1.2.4 之前版本的 tfjs-node 软件包,则软件包需要 g++ 才能从源文件编译节点原生插件。您必须确保您的堆栈具有 Linux build-essential 软件包(较新版本的堆栈在默认情况下可能没有该软件包)。

在 Google Cloud Platform 上部署 Node.js 项目

前提条件

  1. 具备有效的 Google Cloud 项目和计费帐号
  2. 安装 Google Cloud 客户端工具
  3. 添加 app.yaml 文件以配置 Node.js 运行时

将应用部署到 GCloud

运行 gcloud app deploy 以将本地代码和配置部署到 App Engine。在部署日志中,您应当能够看到 tfjs-node 已安装:

$ 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

在应用日志中,您应当能够看到模型训练进程:

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