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बस वही जो मैं ढूंढ रहा था। :+1:

जैसा कि आधिकारिक वेबसाइट http://www.tensorflow.org/ से उद्धृत किया गया है

हम आपको अपनी पसंदीदा भाषा में SWIG इंटरफेस का योगदान करने के लिए लुभाने की उम्मीद कर रहे हैं - चाहे वह गो, जावा, लुआ, जावास्क्रिप्ट या आर हो।

मैं इस पूरी SWIG चीज़ के लिए नया हूँ लेकिन चारों ओर खोजा और पाया। http://www.swig.org/Doc3.0/Javascript.html

वास्तव में यह सुनिश्चित नहीं है कि यह कैसे काम करता है। क्या हमें विशेष रूप से जावास्क्रिप्ट के लिए स्विग इंटरफ़ेस फ़ाइल लिखने की ज़रूरत है या क्या यह कुछ कमांड चलाते समय स्वतः उत्पन्न होता है या कोई पहले से ही इस पर काम कर रहा है (यह बहुत बढ़िया होगा)?

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मैं

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बस एक पर शुरू हो रहा है, लेकिन एक नोडज एडऑन लिखने के लिए नया है। यह देखने के लिए कि क्या वे सहायक होने जा रहे हैं, या यदि मुझे केवल c++ API का उपयोग करना चाहिए, यह देखने के लिए स्विग इंटरफ़ेस फ़ाइलों की जाँच करना।

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यह कुछ ऐसा है जिसे कोर TensorFlow टीम द्वारा निकट भविष्य में निपटने की संभावना नहीं है, इसलिए यदि आप इसमें योगदान देना चाहते हैं, तो कृपया आगे बढ़ें! मैं चर्चा मेलिंग सूची पर एक प्रस्तावित कार्यान्वयन को जल्द से जल्द प्रसारित करने की सलाह दूंगा, ताकि इस तरह के एपीआई (रेपो / ऑफ रेपो / 'कंट्रीब' डायरेक्टरी में) के बारे में आम सहमति समय से पहले पहुंच सके।

कोई भी नोडजेएस पुस्तकालय लिखने के लिए तैयार है? :+1:
मुझे लगता है कि यह एक आधिकारिक नोडजेएस एपीआई के साथ बेहतर होगा, हालांकि एक समुदाय मेरी राय में दिलचस्प होगा (यदि अधिक नहीं)। मुझे पता है कि इस तक पहुंचने के कई तरीके हैं हालांकि मैं प्रदर्शन के लिए नोड-जिप की दृढ़ता से अनुशंसा करता हूं। मैं किसी भी तरह से खुशी-खुशी योगदान दूंगा, हालांकि, यह कुछ ऐसा है जो मैं अकेले नहीं कर पाऊंगा। सबसे अच्छा होगा यदि कुछ अन्य लोग भी रुचि रखते हैं, विशेष रूप से सी ++ ज्ञान वाला कोई व्यक्ति।

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@Foorack अगर कुछ लोग भी रुचि रखते हैं तो मैं इसमें योगदान देने को तैयार हूं। क्या चर्चा को सुस्त चैनल पर ले जाना संभव है? (#31 देखें)

@tngan सुस्त चैनल निजी है, हालांकि मैं Herokuapp लिंक से जुड़ने में सक्षम था। :+1:

हमें उम्मीद है कि और अधिक डेवलपर चर्चा करेंगे और योगदान देंगे। अब हमारे पास एक सुस्त चैनल है जिसका नाम नोडज है (#31 देखें), और एक जीथब रिपॉजिटरी @Foorack !

मैं योगदान करने को तैयार हूं। पहल के लिए धन्यवाद दोस्तों!

@miguelalche यह देखकर खुशी हुई कि आप रुचि रखते हैं! कृपया स्लैक चैनल से जुड़ें और कोई आपको रिपोजिटरी में जोड़ देगा। ^^

मैं योगदान के लिए तत्पर हूं (विशेषकर #132 के साथ) !!

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नोड के लिए हुर्रे! आओ इसे करें।

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C API का उपयोग करके TensorFlow ग्राफ़ को लोड और निष्पादित करने के तरीके पर एक राइटअप यहां दिया गया है: https://medium.com/jim-fleming/loading-tensorflow-graphs-via-host-languages-be10fd81876f (स्रोत कोड शामिल)

अगले सप्ताह प्रस्ताव जारी कर दिया जाएगा। https://github.com/node-tensorflow/node-tensorflow पर नज़र रखें

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मैंने अपना प्रारंभिक बिंदु - https://github.com/nikhilk/node-tensorflow प्रकाशित किया है जिसे बाद में npm पर प्रकाशित किया जाएगा।

@jimfleming - आपके दृष्टिकोण की तरह (हम दोनों एफएफआई का उपयोग कर रहे हैं ... मैंने इसे जल्दी से शुरू करने के लिए किया था)। क्या आप अजगर के अनुभव को दोहराने के लिए उच्च स्तरीय फ्रेमवर्क-स्टाइल एपीआई बनाने जा रहे हैं? वह मेरा अगला कदम है।

@ निखिलक धन्यवाद। की तरह कुछ new tf.Tensor() के बजाय tf.NewTensor() एक अच्छा इसके अलावा हो सकता है, लेकिन मैं इस समय यह विस्तार पर योजना नहीं बना रहा हूँ। मुझे केवल अजगर में बनाए गए ग्राफ़ लोड करने में दिलचस्पी है और मुझे लगता है कि मुझे अतिसूक्ष्मवाद पसंद है।

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प्रस्ताव वर्तमान प्रगति के साथ यहां जारी किया गया है।
https://github.com/node-tensorflow/node-tensorflow/tree/1.0.0

चर्चा के लिए एक खुला मुद्दा है।
https://github.com/node-tensorflow/node-tensorflow/issues/2

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नोड.जेएस आधारित सर्वर में टेंसरफ़्लो नेटवर्क को आसानी से चलाने में सक्षम होना बहुत अच्छा होगा।

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मैं योगदान करने के लिए बहुत इच्छुक हूं। @Foorack कृपया मुझे जो कुछ भी आप कर सकते हैं उसमें शामिल करें! मेरे पास इसके लिए वास्तविक जीवन उपयोग का मामला है इसलिए इसे एक ही समय में विकसित करना और परीक्षण करना बहुत अच्छा होगा !!

@pushtheworldllc मुझे खुशी है कि आप रुचि रखते हैं। :)
भंडार और प्रस्ताव यहां पाया जा सकता है: https://github.com/node-tensorflow/node-tensorflow/
आप हमारे स्लैक चैनल से जुड़ने के लिए इस लिंक का उपयोग कर सकते हैं: https://tensor-flow-talk-invite.herokuapp.com/

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मेरे पास यहां SWIG का उपयोग करके एक कार्यशील प्रोटोटाइप है: https://github.com/node-tensorflow/node-tensorflow/pull/13

अगला कदम उन क्षेत्रों को परिभाषित करना होगा जो बाइंडिंग शुरू में कवर करेंगे (सी ++ एपीआई के भीतर होना चाहिए) और इनके लिए एसडब्ल्यूआईजी इंटरफेस फाइलों को लागू करना शुरू करें।

अगर किसी के पास एसडब्ल्यूआईजी के साथ अनुभव है, तो मुझे सहयोग करना अच्छा लगेगा, क्योंकि ऐसा लगता है कि बड़ी मात्रा में पाइथन एसडब्ल्यूआईजी इंटरफेस कस्टम ओवरराइड इत्यादि हैं और मैं उनके काम को पुन: पेश नहीं करना चाहता हूं। इसके अतिरिक्त, टेंसरफ़्लो टीम से कुछ स्पष्टता प्राप्त करना बहुत अच्छा होगा कि शुरू में कवर करने के लिए एपीआई क्या अच्छा होगा क्योंकि मुझे यकीन है कि उनके रोडमैप में रास्ते में कई बदलाव हैं, और मैं संघर्ष नहीं करना चाहता। (सीसी @मार्टिनविक ?)

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कृपया प्रतिक्रिया बटन का उपयोग करने का प्रयास करें --> http://www.geekwire.com/2016/github-adds-reactions-keep-comments-track/ और नहीं +1 टिप्पणियाँ xD

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@peterbraden लंबी चुप्पी के लिए खेद है। हम सी ++ एपीआई बना रहे हैं, और यह समय के साथ बढ़ेगा। मैं सबसे उपयोगी बिट्स की अपेक्षा करता हूं जो मौजूदा ग्राफ को चलाने के लिए आवश्यक हैं। C++ ग्राफ़ बिल्डिंग API को अभी फिर से तैयार किया जा रहा है, इसलिए इस पर अधिक समय व्यतीत करना विशेष रूप से उपयोगी नहीं है।

मुझे अच्छा लगेगा अगर आपने इन बाइंडिंग को कंट्रीब/नोडज में डालने के लिए एक पीआर तैयार किया है।

@martinwicke प्रोत्साहन के लिए धन्यवाद। मैंने यहां एक प्रारंभिक स्टैब बनाया: https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/2206 - यह केवल अवधारणा का प्रमाण है जो संस्करण स्ट्रिंग को नोडज में प्राप्त करता है। मैं ग्राफ चलाने वाली सामग्री के लिए स्विग इंटरफेस जोड़ने पर काम शुरू करूंगा।

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वेब क्लाइंट पर सीधे उपयोग के लिए शुद्ध फ्रंट-एंड ग्राफ़ निर्यात के लिए यह दिलचस्प होगा। भले ही ग्राफ से मांगे गए वांछित इनपुट/आउटपुट को निर्यात किए गए जेएस "sess.run" समकक्ष फ़ंक्शन में हार्ड-कोड किया जाएगा।

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गीलेर में देखते हुए यह मिला या बाइंडिंग पहले से मौजूद नहीं थी। अधिक शोध करने से पहले वर्तमान पायथन एपीआई के माध्यम से कुछ टेंसर प्रवाह सीखने जा रहे हैं, लेकिन मैंने पहले सी ++ libs के लिए नोडज बाइंडिंग बनाया है और आपको अनुभव से बता सकता है कि स्विग गलत तरीका है।

यदि आप केवल स्विग बाइंडिंग का उपयोग करते हैं तो आपके पास एसिंक्स वातावरण में सिंक्रोनस ब्लॉकिंग कोड होगा। स्विग बाइंडिंग आईओ थ्रेड्स पर चीजें नहीं चलाती हैं, वे मुख्य ईवेंट लूप पर निष्पादित होती हैं जो मैं समझता/अनुभव करता हूं।

एक बार जब मुझे अपने बेल्ट के तहत कुछ बुनियादी टेंसर प्रवाह का अनुभव हो जाता है, तो मुझे उचित बाइंडिंग बनाने में दिलचस्पी होगी। तो अगर कोई इसके बारे में गंभीर है और/या v8 मॉड्यूल के साथ काम करने के बारे में अधिक जानकारी चाहता है, तो मुझे बताएं।

क्या टेंसर फ्लो एपीआई के लिए नोड-जिप बाइंडिंग से संबंधित कोई लिंक है ??

@dmcmorris मुझे हाथ उधार देने में गंभीरता से दिलचस्पी है! v8 मॉड्यूल के साथ काम करने के लिए आप किन संसाधनों की सलाह देते हैं? हम यहां एक टीम को इकट्ठा कर सकते हैं और सामग्री में गोता लगाना शुरू कर सकते हैं क्योंकि यह परियोजना अतिदेय है :)

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क्या कोई अपडेट है ??

पर 31 अक्टूबर-2016 12:06 बजे, "willshion" [email protected] लिखा है:

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आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आपने टिप्पणी की थी।
इस ईमेल का सीधे उत्तर दें, इसे GitHub पर देखें
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/37#issuecomment -257222936,
या थ्रेड को म्यूट करें
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/ANrvwrbmShC9c0_wsNpTudKSCb0-8qt8ks5q5Yx3gaJpZM4Ge5NV
.

हैप्पी एनिवर्सरी टेंसरफ्लो!

https://research.googleblog.com/2016/11/celebrating-tensorflows-first-year.html

मैंने देखा कि TensorFlow अब गो, रस्ट और हास्केल से पहुँचा जा सकता है। जावास्क्रिप्ट को अनदेखा क्यों करें?

वास्तव में जावास्क्रिप्ट में मशीन लाइब्रेरी की प्रतीक्षा कर रहा है।

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मैं

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+1.0000000000000000000000001

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मैं एक आधिकारिक Node.js API देखने के लिए उत्सुक हूं। लेकिन मुझे लगता है कि कुछ समस्याएं हैं।

1. जावास्क्रिप्ट में केवल 1 धागा है, प्रशिक्षण पूरी प्रक्रिया को तब तक अवरुद्ध कर सकता है जब तक कि कॉलबैक या अन्य ट्रिक्स का उपयोग न किया जाए।
2. अन्य विज्ञान प्रयोगशालाओं की कमी, जैसे numpy
3. जावास्क्रिप्ट केवल 53 बिट परिशुद्धता का समर्थन करता है।

वैसे भी, जावास्क्रिप्ट कमाल है!

क्या कोई इस पर काम कर रहा है?

बहुत मुश्किल लग रहा है।

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इसकी बहुत जरूरत है!

@stackOverMind। उन बुलेट पॉइंट्स पर थोड़ा सर्च किया। मैंने इनमें से किसी की भी कोशिश नहीं की है और वे उपयोग/चलाने के लिए कुशल नहीं हो सकते हैं लेकिन ऐसा लगता है कि ऐसी चीजें हैं जो संभावित रूप से उन मुद्दों को हल करने के लिए मौजूद हैं।

• नोड js . में बहु प्रोसेसर वातावरण का लाभ उठाना
• नोड-लैपैक
• numjs
• लांग.जेएस
• एमएलजेएस
• WebMonkeys - नोड GPU प्रसंस्करण

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+1 pweeettyyy pwease!!!

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इसके लिए आगे देख रहे हैं। मैं

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इसके लिए आगे देख रहे हैं। :+1:

मैं

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+1। मुझे नोड में कुछ अनुभव है, और मैं इसे देख लूंगा।

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+1 इंतजार नहीं कर सकता, पायथन महान है, नोड और जेएस भी महान हैं

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+1 सिर्फ इसके लिए

+1!

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+1 अच्छा रहेगा

+1 <3

मैं

मैं

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+1;)

निशान

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मैं
कृपया !

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ओपी की तारीख 2015 से थी, अब 2017 है और इसे वास्तव में परियोजना पर किसी ने नहीं उठाया है। मुझे लगता है कि शायद मुझे सिर्फ यह संकेत मिल रहा है कि इस मुद्दे पर कुछ नहीं होने वाला है।

क्या किसी को पता है कि क्या टेंसरफ़्लो और नोड के बारे में कहीं और कोई स्वस्थ चर्चा हुई है क्योंकि ये +1 बहुत कुछ नहीं कर रहे हैं :(

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# +1

मैं

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2 साल हो गए हैं और अभी भी कोई भाग्य नहीं है?

अच्छा। जावास्क्रिप्ट भाड़ में जाओ।

+1.0/0.0

सिनैप्टिक https://github.com/cazala/synaptic का प्रयोग

deep_recommend_system से प्रेरित होकर, मैं अब tensorflow सर्विंग के माध्यम से Node.js के साथ मॉडल तक पहुँचने के लिए एक और तरीका

https://github.com/tngan/tensornode

यह उपयोगी हो सकता है keras-js

@sarkistlt दुर्भाग्य से नहीं, हम Tensorflow का जावास्क्रिप्ट कार्यान्वयन करने की बात नहीं कर रहे हैं, जो keras.js करता है, लेकिन हम Tensorflow के C++ api के आसपास एक नोडज रैपर होने की बात कर रहे हैं, इसलिए इसे समझने की आवश्यकता है कि देशी ऐड कैसे
अन्य उपयोगी स्रोत ।
दुर्भाग्य से मेरा दिन का काम कोडिंग नहीं कर रहा है और इसके लिए सी ++ में दक्षता की आवश्यकता है, जो मेरे पास व्यक्तिगत रूप से नहीं है।

वैसे keras.js केवल अनुमान लगाता है, कोई प्रशिक्षण नहीं, इसलिए कोई बैकप्रोपेगेशन नहीं।
Google डेवलपर्स ने अपने खेल के मैदान में जावास्क्रिप्ट में Tensorflow के एक छोटे से हिस्से को लागू किया, तंत्रिका नेटवर्क कार्यान्वयन यहाँ है और इसमें वापस प्रसार शामिल है।

वहाँ मैंने देशी नोडज Tensorflow कार्यान्वयन पर काम शुरू किया है, अगर कोई इसमें शामिल होता है तो बहुत अच्छा होगा
https://github.com/nodejs-tensorflow/nodejs-tensorflow

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मुझे यह जानकर बहुत खुशी हुई कि आप इसे @JIoJIaJIu दे रहे हैं। इस मुद्दे को हल करने में प्रभाव की संभावना बहुत बड़ी है। यह हमारा सबसे चर्चित मुद्दा है।

सरसरी निगाह से लगता है कि अब तक आप सही काम कर रहे हैं। आपने इसे एक अलग प्रोजेक्ट में बनाया है और TensorFlow C API का उपयोग कर रहे हैं, जैसा कि @martinwicke ने पहले सुझाया था।

अपनी परियोजना में योगदानकर्ताओं को आकर्षित करने का एक अच्छा तरीका होगा, TensorFlow मेलिंग सूची के साथ एक डिज़ाइन दस्तावेज़ साझा करना, जैसा कि विंसेंट ने कुछ साल पहले

TensorFlow टीम चाहती है कि NodeJS समुदाय TensorFlow से लाभान्वित हो। इसलिए हम इसे सफल बनाने के लिए समर्पित व्यक्ति की मदद करने में पूरी तरह रुचि रखते हैं।

अगर कोई बाहर सुन रहा है, तो यह Tensorflow के लिए सबसे अधिक अनुरोधित विशेषता प्रतीत होती है:

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues?utf8=%E2%9C%93&q=is%3Aissue%20is%3Aopen%20sort%3Areactions-%2B1-desc

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हाय सब, मैंने Tensorflow के लिए Node.js ब्रिजिंग लाइब्रेरी बनाई: https://github.com/yorkie/tensorflow-nodejs बिना SWIG के, इसने "पूर्वनिर्धारित ग्राफ़ रनिंग" और बहुत ही सरल "ग्राफ़ निर्माण" का समर्थन किया है, मैं हूँ भविष्य में और अधिक ग्राहक सुविधाओं का समर्थन करने की योजना बना रहा है :)

उसी समय, मुझे इसे Tensorflow आधिकारिक समूह द्वारा विलय करने में बहुत खुशी होगी, जो मेरे लिए एक शून्य-लागत पीआर होगा :)

@yorkie यह दिलचस्प लग रहा है, मैं इसे

@yorkie यह बहुत बढ़िया लग रहा है, क्या आप इस परियोजना में शामिल होना और बलों में शामिल होना चाहेंगे?

@ यकीन है कि मैं निश्चित रूप से लाइसेंस बदल सकता हूं :)
@JIoJIaJIu मुझे नहीं पता कि इस रेपो को स्थानांतरित करने के लिए सबसे अच्छी जगह क्या है, अगर यह रेपो टेंसरफ़्लो ऑर्ग को स्थानांतरित करने के लिए उपयुक्त नहीं है, तो मुझे लगता है कि नोडज-टेन्सरफ़्लो अच्छी जगह है :)

हालाँकि हम GPL कोड को TensorFlow में मर्ज नहीं कर सकते।

@ry ने MIT को लाइसेंस अपडेट किया और @JIoJIaJIu समूह में शामिल हो गए, आमंत्रण के लिए धन्यवाद :)

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TensorFlow के लिए JavaScript API की घोषणा इस महीने की गई थी। deeplearn.js होमपेज पर विवरण देखें।
मैं अब इस (व्यापक) बग को बंद कर दूंगा। अन्य अधिक विशिष्ट एफआर खोलने के लिए स्वतंत्र महसूस करें।

deeplearn.js वेबलॉग वाले ब्राउज़र के लिए है, नोड.जेएस के लिए एसडीके नहीं है

काफी उचित। अब मैं देखता हूं कि बग शीर्षक सीधे Node.js को संदर्भित करता है।

@vincentvanhoucke तो यह और भी शीर्षक में Node.js बारे में नहीं है। "deeplearn.js" और "जावास्क्रिप्ट के लिए Tensorflow API" के बारे में बात करना सेब और नाशपाती के बारे में बात करने जैसा है।

सबसे पहले - deeplearn.js एक पुस्तकालय है जो केवल कुछ हद तक "TensorFlow API की शैली" को प्रतिबिंबित करता है और विशुद्ध रूप से ब्राउज़र में संचालित होता है और दूसरा संपूर्ण Tensorflow अच्छाई के लिए एक सीधा API होगा। इसके अलावा, यह दूर से भी Tensorflow के विकल्प कहे जाने के करीब नहीं है ... शायद शौकियों के लिए लेकिन व्यावसायिक उपयोग के लिए नहीं, जहां कंप्यूटिंग प्रक्रिया को लक्षित करने के लिए मशीनों के समूहों की आवश्यकता होगी। मैं इसे एक डेमो के रूप में सोचता हूं कि आप जावास्क्रिप्ट और तंत्रिका नेटवर्क के साथ क्या हासिल कर सकते हैं ... आने वाली चीजों का स्वाद ... ;-)

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जीसस क्राइस्ट, लोगों को बेकार सूचनाएं भेजना बंद करें, एक कारण है कि गिटहब ने 👍 और प्रतिक्रियाएं पेश की हैं।

+1 और +999 बस लोगों को परेशान करते हैं और कोई मूल्य नहीं जोड़ते हैं।

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ध्यान

दोस्तों कृपया टिप्पणी करने से पहले +1 या + जो कुछ भी - कृपया @ k1sul1 की टिप्पणी पर एक नज़र डालें

जीसस क्राइस्ट, लोगों को बेकार सूचनाएं भेजना बंद करें, एक कारण है कि गिटहब ने 👍 और प्रतिक्रियाएं पेश की हैं। +1 और +999 बस लोगों को परेशान करते हैं और कोई मूल्य नहीं जोड़ते हैं।

@shahen94 हम सभी ने देखा लेकिन फिर भी... हम जेएस देव हैं।

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@ ब्रूसहेम वास्तव में सुनिश्चित नहीं है कि एक जेएस देव होने के नाते फ़ीड में अनावश्यक स्पैम को अंधाधुंध धक्का देने के साथ कैसे संबंध है ...

आप सभी जानते हैं कि "+1" इस विषय को अपठनीय बनाता है? मैं समझता हूं कि हम सभी को इस मामले का समर्थन करने की इच्छा है, लेकिन केवल "वोट" कार्यक्षमता के लिए जीथब की निकटतम चीज़ को "प्रतिक्रियाओं" के साथ लागू किया जा सकता है, न कि थ्रेड में टिप्पणियों की गिनती के साथ ... या क्या मुझे कुछ याद आ रहा है? ;-पी

लॉल: पी यह धागा साल पहले मर गया।
.
+1 गोगोलप्लेक्स!

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@thefill से सहमत बिल्कुल "+1" इस विषय को अपठनीय बनाता है, और वास्तव में हमारे पास सामुदायिक कार्यान्वयन था, यदि कोई Node.js या जावास्क्रिप्ट के साथ TensorFlow का उपयोग करना चाहता है, तो बस उपरोक्त एक या दो के साथ प्रयास करें, मुझे लगता है कि यह हो सकता है यहां टिप्पणी वोटों की तुलना में एक अच्छी शुरुआत हो।

मेरे लिए, मैं https://github.com/yorkie/tensorflow-nodejs पर काम कर रहा था ताकि इसे पाइथन की तरह पर्याप्त कार्यात्मक बनाया जा सके, और अभी भी इतना लंबा समय है, लेकिन मूल रूप से आधिकारिक भाषा_बाइंडिंग एपीआई के लिए पूर्ण कार्यान्वयन है . इसका मतलब है कि आप अभी भी ग्राफ़ बनाने के लिए पायथन का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन मॉडल लोड कर सकते हैं और इसे Node.js रनटाइम के भीतर चला सकते हैं। पायथन को छोड़कर अन्य भाषाएँ भी वर्तमान में ऐसा कर सकती हैं।

मैं अपने व्यक्तिगत भंडार को आधिकारिक रूप से समर्थित करने के लिए @ry से मदद भी मांग रहा था, कुछ चीजें हैं जो हमें कुछ उदाहरण मॉडल विशेष रूप से आरएनएन मामलों के निर्माण की तरह करना है, लेकिन दुर्भाग्य से मुझे अन्य क्षेत्रों पर काम करना है और है इन कुछ महीनों के लिए समय नहीं है, अगर कोई ऐसा करने में दिलचस्पी रखता है, तो मुझे ईमेल करें, मुझे आपको मार्गदर्शन करना अच्छा लगेगा कि कैसे शुरू किया जाए। आइए शुभकामनाओं के साथ समुदाय के लिए कुछ उपयोगी करें :)

वर्तमान परियोजनाओं के संबंध में, और विशेष रूप से सी एपीआई के साथ काम करने की चुनौतियों के संबंध में, मेरे पास कार्यान्वयन पर एक सुझाव है जिसने मेरे लिए अच्छा काम किया है।

चूंकि अजगर अभी भी सबसे मजबूत, डेवलपर के अनुकूल, और Tensorflow API के चारों ओर पूर्ण विशेषताओं वाला आवरण है, बजाय js के लिए अजगर एपीआई को "फिर से बनाने" की कोशिश करने के, क्यों न सीधे अजगर एपीआई के लिए बाइंडिंग बनाएं? इसके लिए अभी भी पहले एक नोड C++ ऐड-ऑन बनाने की आवश्यकता होगी, लेकिन सीधे C API के लिए बाध्य करने के बजाय, आप सीधे C++ से अजगर विधियों को चलाने के लिए "एम्बेडेड" पायथन को नियोजित कर सकते हैं।

यह अन्य JS => Python समाधानों के विपरीत है जो केवल एक अजगर स्क्रिप्ट को उत्पन्न करने का सुझाव देते हैं ... प्रक्रियाओं के बीच व्यापक डेटा स्थानांतरण लागत (समय) के कारण किसी भी उचित आकार की सीखने की समस्याओं के लिए व्यवहार्य समाधान नहीं है। हालांकि एम्बेडेड पायथन के साथ, आपकी पायथन लिपि/numpy arrays द्वारा एक्सेस की गई स्मृति सीधे आपके जेएस फ्लोट32एरे बफर को इंगित करती है।

यह समाधान मेरे लिए बहुत अच्छा काम कर रहा है (हालांकि स्वीकार्य रूप से प्रारंभिक जेएस => सी ++ => पायथन प्रवाह काम करना एक दर्द था)। चूंकि मेरी विशिष्ट आवश्यकताएं हैं, इसलिए मैंने प्रत्येक व्यक्तिगत अजगर TensorFlow विधि के लिए बाध्य करने के कार्य से नहीं गुजरा है, और इसके बजाय बस अपने डेटा और हाइपर मापदंडों को कुछ तरीकों से पास करता हूं जो अधिकांश ग्राफ़ का निर्माण करते हैं। मेरे वर्तमान शुरुआती बिंदु से पूर्ण व्यक्तिगत बंधन बहुत खराब नहीं होगा।

मैं ऊपर उल्लिखित दृष्टिकोण पर किसी भी विचार या सुझाव का स्वागत करता हूं। धन्यवाद।

@ djimoh5 जावास्क्रिप्ट पर पायथन पूर्ण विशेषताओं वाले एपीआई पर बहुत बढ़िया विचार! दूसरी ओर, हम आत्मनिरीक्षण सुविधा के साथ TensorFlow Python APIs के लिए RPC सर्वर का कार्यान्वयन भी कर सकते हैं, ताकि जावास्क्रिप्ट और अन्य भाषा क्लाइंट रीयल-टाइम पायथन तक पहुंच सकें। (मैं यह तब करूँगा जब मैं उपलब्ध हूँ, आह)

लेकिन यहाँ जावास्क्रिप्ट के लिए कुछ पायथन सुविधाओं को फिर से बनाने के बारे में कुछ है, क्योंकि वे जावास्क्रिप्ट में लिखे गए हैं, वे जावास्क्रिप्ट डेवलपर्स के लिए अधिक मित्र हैं, और डेवलपर्स के लिए स्रोत कोड को संशोधित करना आसान है यह जांचने के लिए कि क्या कुछ अलग संभव है, नहीं बस अपस्ट्रीम से फ़ीड प्राप्त करें :)

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मुझे नोडज टेंसरफ्लो एपीआई में भी दिलचस्पी है ताकि इसे नोड-रेड फ्लो में इस्तेमाल किया जा सके जो चेन टेंसरफ्लो ग्राफ और अन्य प्रकार के डेटा विश्लेषण नोड्स हो सकते हैं। मुझे अभी भी टेंसरफ़्लो के बारे में ज़्यादा जानकारी नहीं है। यह पूछने के लिए सही जगह नहीं हो सकती है, लेकिन मैं जानना चाहता हूं कि अन्य डेवलपर्स tensorflow के लिए नोडज एपीआई/ऐड-ऑन क्यों ढूंढते हैं? आपके उपयोग के मामले क्या होंगे?

@khelkun उत्तर अपेक्षाकृत सरल है: परिपक्व जावास्क्रिप्ट पैकेज प्रदान करना जो Tensorflow के साथ आसान बातचीत की अनुमति देता है, असंख्य नई संभावनाएं खोलता है। जावास्क्रिप्ट हर मोबाइल प्लेटफॉर्म, सभी प्रमुख डेस्कटॉप ऑपरेटिंग सिस्टम और सभी ब्राउज़रों पर काम करता है इसलिए संभावनाएं अनंत हैं।

सर्वर-साइड एप्लिकेशन से निश्चित रूप से सबसे बड़ा लाभ मिलेगा जो नोड.जेएस पर काम करते हैं जो सीधे Tensorflow के साथ बातचीत कर सकते हैं, लेकिन नोड-वेबकिट (डेस्कटॉप एप्लिकेशन) संभावित रूप से दर्जनों दिलचस्प परियोजनाओं को जन्म दे सकते हैं।

क्या इस थ्रेड के समुदाय आयोजक/व्यवस्थापक उन लोगों के पोस्ट को आसानी से नहीं हटा पा रहे हैं जो सभी "+1" के साथ जानबूझकर ट्रोल कर रहे हैं, शायद उन पर प्रतिबंध भी लगा सकते हैं? योग्य

क्या इस एकीकरण पर काम करने वाले किसी व्यक्ति ने WebAssembly (wasm) का उपयोग करने पर विचार किया है? यह संभावित रूप से इस समस्या का सबसे सुरुचिपूर्ण समाधान है, सभी जेएस को सी ++ से बात करते हुए पाइथन से बात करते हुए, आप जानते हैं। मैं वास्तव में TensorFlow के इंटर्नल के बारे में ज्यादा नहीं जानता, लेकिन मेरा मानना ​​​​है कि TensorFlow के C++ भागों को wasm में संकलित किया जा सकता है (MVP समर्थित सुविधाओं की जाँच करें, लेकिन अवास्तविक इंजन 4 को wasm के पूर्ववर्ती के लिए संकलित किया गया था और फ़ायरफ़ॉक्स में सफलतापूर्वक चलाया गया था)। एक बार C/C++ API को wasm में संकलित करने के बाद, आपको केवल यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि आवश्यक API उजागर हो। wasm Node.js, सभी प्रमुख ब्राउज़रों और उनमें से किसी के बाहर भी चलेगा, क्योंकि यह एक अत्यंत पोर्टेबल बायटेकोड है। यह मेरे लिए सबसे अच्छा रास्ता लगता है।

संबंधित संसाधन/चर्चा:

• https://groups.google.com/forum/#!topic/v8 -reviews/DjiUKahI6ak
• https://github.com/tomasreimers/tensorflow-emscripten

+1... हम अब सूचना युग के मध्यकालीन भाग में नहीं रहते हैं। कृपया नोड.जेएस का समर्थन करें।

किसी अन्य जावास्क्रिप्ट पुस्तकालय की आवश्यकता क्यों होगी? एनएन को प्रशिक्षित करने के लिए कोई जेएस लाइब्रेरी का उपयोग क्यों करेगा? Javascropt एक खराब डिज़ाइन की गई भाषा है।

@AyalaSaenzJorge lol (चूंकि आप

आप में से जो लोग इस ट्रोल से अधिक गंभीर हैं, उनके लिए https://deeplearnjs.org चेकआउट

@somombo हाँ, यह वास्तव में दिलचस्प लग रहा है। आरई: टेंसरफ्लो + डीपलेर्नज, esp देखें:

• https://deeplearnjs.org/demos/mnist/mnist.html
• https://github.com/PAIR-code/deeplearnjs/issues/238
• https://github.com/PAIR-code/deeplearnjs/issues/407
  आदि

@AyalaSaenzJorge यह सूचनात्मक टिप्पणियों के लिए एक जगह है, न कि एक राय-फायरस्टार्टर।
@somombo कृपया 26 अगस्त से मेरी टिप्पणी देखें जहां मैं समझाता हूं कि क्यों डीपलेर्नज इस बहस के लिए अप्रासंगिक है।

ठीक है टिप्पणी के लिए खेद है।

एल डिक। 12, 2017 6:46 अपराह्न, "फिलिप डाब्रोवस्की" अधिसूचनाएं @github.com
विवरण:

@AyalaSaenzJorge https://github.com/ayalasaenzjorge यह इसके लिए एक जगह है
सूचनात्मक टिप्पणियां, एक राय-फायरस्टार्टर नहीं।
@somombo https://github.com/somombo कृपया 26 अगस्त से मेरी टिप्पणी देखें
जहां मैं समझाता हूं कि डीपलेर्नज इस बहस के लिए अप्रासंगिक क्यों है।

-
आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आपका उल्लेख किया गया था।
इस ईमेल का सीधे उत्तर दें, इसे GitHub पर देखें
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/37#issuecomment-351232483 ,
या थ्रेड को म्यूट करें
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AeZvKtru1EQjtRnoz6ZR36Kh-DTfVNozks5s_xBVgaJpZM4Ge5NV
.

+1

@cple याद रखें कि +1 न जोड़ें, वे शोर का कारण बनते हैं और प्रतिक्रियाओं द्वारा प्रतिस्थापित किए गए हैं। पहली टिप्पणी को पसंद करने का प्रयास करें

बस एक अपडेट साझा करना चाहते हैं - संशोधित https://github.com/nikhilk/node-tensorflow योजना के साथ उस समर्थन को TensorFlow ग्राफ़ (और बाद में, सहेजे गए मॉडल) का उपयोग करके नोड.जेएस में भविष्यवाणी/अनुमान के लिए। सोचा कि मैं साझा करूंगा क्योंकि बहुत से लोगों ने इस मुद्दे पर रुचि व्यक्त की है।

मैंने हेडलेस-ग्ल का एक कांटा बनाया है जो डीपलेर्नज के साथ काम करता है (जो बदले में टेंसरफ़्लो के साथ काम करता है) - यह मॉडल को नोड.जेएस से GPU पर मूल रूप से चलाने की अनुमति देता है (ध्यान दें कि यह अभी तक केवल OSX पर परीक्षण किया गया है)।

आप https://github.com/dfoody/headless-gl . पर इंस्टॉल दिशा-निर्देश और एक मूल नमूना पा सकते हैं
और, निश्चित रूप से अधिक जानकारी के लिए https://deeplearnjs.org ।

OSX पर स्थापित करने के लिए सामान्य निर्देश:

brew install pkg-config cairo pango libpng jpeg giflib
npm install deeplearn-gl
npm install deeplearn

और यह दिखाने के लिए एक त्वरित नमूना कि डीपलेर्नज के साथ इसका उपयोग कैसे किया जाता है:

var gl = require('deeplearn-gl')
var dl = require('deeplearn');
var math = new dl.NDArrayMath('webgl');
var size = 3000;

var start = Date.now();

var a = dl.Array2D.ones([size, size]);
var b = dl.Array2D.ones([size, size]);

var result = math.matMul(a, b);

var promise = result.data().then(function(data) {
  console.log("done in ", (Date.now()-start)/1000, "seconds with value", data[0]);
}).catch(console.log);

@dfoody इसे समुदाय के साथ साझा करने के लिए धन्यवाद, लेकिन कथन "जो बदले में टेंसरफ़्लो के साथ काम करता है" गलत है। Deeplearn.js बस प्रदान करते हैं (उनकी वेबसाइट से उद्धरण) "टेन्सरफ्लो एपीआई को प्रतिबिंबित करने वाला निष्पादन मॉडल" - टीएफ प्रोजेक्ट के साथ यह सब आम है, मुझे डर है ;-(

कृपया 26 अगस्त की मेरी टिप्पणी भी देखें, जहां मैं समझाता हूं कि डीपलेर्नज इस बहस के लिए अप्रासंगिक क्यों है।

@nihilk अद्भुत, चलते रहो! मैं निश्चित रूप से आपकी परियोजना पर नजर रखूंगा ;-डी

+1

propelml.org - दिलचस्प लग रहा है। मैंने इसका उपयोग नहीं किया है लेकिन इसका GPU सक्षम है और ब्राउज़र और नोड दोनों में चलता है

@7ammer propelml.org बल्कि आशाजनक लग रहा है। इसे हमारे साथ साझा करने के लिए धन्यवाद ;-)

क्योंकि NodeJS यह तेज़ है! ;डी

यदि समुदाय का एक महत्वाकांक्षी सदस्य इस समस्या को हल करने की महिमा चाहता है, और इसे TensorFlow contrib कोडबेस में मिला दिया गया है, तो यहां कुछ सुझाव दिए गए हैं कि मैं इसे कैसे करूंगा। कृपया ध्यान दें कि मैं ऐसा नहीं करने जा रहा हूं।

आप करने के लिए नोड जोड़ सकते हैं workspace.bzl TensorBoard जैसे में किया था js.bzl ।
कृपया ध्यान दें TensorFlow पर नहीं निर्भर रह सकते हैं rules_nodejs ।

load("@io_bazel_rules_closure//closure:defs.bzl", "filegroup_external")

filegroup_external(
    name = "org_nodejs",
    # MIT with portions licensed:
    # - MIT
    # - Old MIT
    # - 2-Clause-BSD
    # - 3-Clause-BSD
    # - ISC
    # - Unicode
    # - zlib
    # - Artistic 2.0
    licenses = ["notice"],
    sha256_urls_extract_macos = {
        "910395e1e98fb351c62b5702a9deef22aaecf05d6df1d7edc283337542207f3f": [
            "https://mirror.bazel.build/nodejs.org/dist/v6.9.1/node-v6.9.1-darwin-x64.tar.xz",
            "http://nodejs.org/dist/v6.9.1/node-v6.9.1-darwin-x64.tar.xz",
        ],
    },
    sha256_urls_windows = {
        "1914bfb950be8d576ce9e49c8a0e51c9f2402560fe3c19093e69bc1306a56e9e": [
            "https://mirror.bazel.build/raw.githubusercontent.com/nodejs/node/v6.9.1/LICENSE",
            "https://raw.githubusercontent.com/nodejs/node/v6.9.1/LICENSE",
        ],
        "513923b0490ebb7466a56483a62595814ed9d036d6f35476debb0cd606bec526": [
            "https://mirror.bazel.build/nodejs.org/dist/v6.9.1/win-x64/node.exe",
            "http://nodejs.org/dist/v6.9.1/win-x64/node.exe",
        ],
        "3951aefa4afd6fb836ab06468b1fc2a69fa75bd66ec2f5a0e08c4e32547681e3": [
            "https://mirror.bazel.build/nodejs.org/dist/v6.9.1/win-x64/node.lib",
            "http://nodejs.org/dist/v6.9.1/win-x64/node.lib",
        ],
    },
    sha256_urls_extract = {
        "d4eb161e4715e11bbef816a6c577974271e2bddae9cf008744627676ff00036a": [
            "https://mirror.bazel.build/nodejs.org/dist/v6.9.1/node-v6.9.1-linux-x64.tar.xz",
            "http://nodejs.org/dist/v6.9.1/node-v6.9.1-linux-x64.tar.xz",
        ],
    },
    strip_prefix = {
        "node-v6.9.1-darwin-x64.tar.xz": "node-v6.9.1-darwin-x64",
        "node-v6.9.1-linux-x64.tar.xz": "node-v6.9.1-linux-x64",
    },
    executable = [
        "node",
        "node.exe",
    ],
    default_visibility = ["//tensorflow/contrib/node:__subpackages__"],
)

अब मान लें कि आप चाहते हैं कि आपके पास एक नोड प्रोग्राम हो, जैसे bazel run //tensorflow/contrib/node:generate । tensorflow/contrib/node/defs.bzl में मैक्रो को परिभाषित करना एक त्वरित तरीका है कि आप इसे Bazel में कर सकते हैं:

def node_binary(name, srcs, data=None, visibility=None, testonly=None, **kwargs):
  native.sh_binary(
      name = name,
      srcs = [name + ".sh"],
      data = srcs + data + ["@org_nodejs"],
      testonly = testonly,
      visibility = visibility,
      **kwargs
  )

  native.genrule(
      name = name + "_sh",
      srcs = [srcs[0]],
      outs = [name + ".sh"],
      cmd = "cat >$@ <<'EOF'\n" +
            "#!/bin/bash\n" +
            "NODE=external/org_nodejs/bin/node\n" +
            "if [[ -e external/org_nodejs/node.exe ]]; then\n" +
            "  NODE=external/org_nodejs/node.exe\n" +
            "fi\n" +
            "exec $${NODE} $(location " + srcs[0] + ") \"$$@\"\n" +
            "EOF",
      executable = True,
      testonly = testonly,
      visibility = ["//visibility:private"],
  )

अब मज़ेदार हिस्से के लिए। मैं नोड मानक पुस्तकालय के अलावा शून्य निर्भरता के साथ एक एकल .js फ़ाइल लिखूंगा (भले ही उसे tex.web की तरह 30,000 लाइनें लंबी ops.pbtxt और अन्य सभी pbtxt फ़ाइलें api_def/base_api में होंगी । इस प्रोग्राम का आउटपुट बिल्कुल एक विशाल C++ फ़ाइल होगा जो इस उदाहरण के आधार पर TensorFlow C API और Node C++ Addon API से बात करता है ।

load("//tensorflow/contrib/node:defs.bzl", "node_binary")
load("@domain_registry//java/google/registry/builddefs:zip_file.bzl", "zip_file")

node_binary(
    name = "generate",
    srcs = ["generate.js"],
    data = [
        "//tensorflow/core:ops/ops.pbtxt",
        "//tensorflow/core/api_def:base_api_def",
    ],
)

genrule(
    name = "api",
    srcs = [
        "//tensorflow/core:ops/ops.pbtxt",
        "//tensorflow/core/api_def:base_api_def",
    ],
    cmd = "$(location :generate) $(location api.cc) $(SRCS)",
    outs = ["api.cc"],
    tools = [":generate"],
)

zip_file(
    name = "tfnode",
    srcs = [
        "package.json",
        "README.md",
        "api.cc",
        "binding.gyp",
        "tfnode.js",
    ],
    mappings = {"tensorflow/contrib/node": "package"},
)

फिर आप bazel build //tensorflow/contrib/node:tfnode.zip और bam आपको अपना NodeJS प्रोजेक्ट मिल गया है और NPM जैसी जगहों पर वितरण के लिए तैयार है।

अगर मैंने इसे लिखा है (जो मैं नहीं करूंगा) तो यह TensorFlow API परिभाषाओं का एक बेयरबोन डायरेक्ट मैपिंग होगा। तब मैं समुदाय में अपने मित्रों को पुस्तकालय को संवारने के लिए प्रोत्साहित करूंगा। अनुकूल आधुनिक उच्च-स्तरीय मुहावरेदार जेएस और एमएल एपीआई पर दृष्टि की विविधता है, प्रत्येक अलग-अलग उपयोग के मामलों को पूरा करता है। हालाँकि वे सभी इस बंधन को साझा कर सकते थे।

कृपया ध्यान दें कि ऐसे उदाहरण हैं जहां हम पहले से ही भाषा बाइंडिंग उत्पन्न करते हैं। प्रेरणा के लिए tensorflow/go/op/generate.go देखें ।

ऐसा लगता है कि TensorFlow टीम अब इसे सर्वोच्च प्राथमिकता दे रही है: https://js.tensorflow.org/faq/

हम इस चर्चा को यहां ले जाना चाहेंगे: https://github.com/tensorflow/tfjs/issues/36

उस मुद्दे पर C API के लिए Node.js बाइंडिंग की प्रगति को ट्रैक किया जाएगा।

इस मुद्दे के अद्यतन के रूप में - हमने TFJS के लिए Node.js बाइंडिंग को ओपन-सोर्स किया है: https://github.com/tensorflow/tfjs-node

हम एक उचित NPM बिल्ड प्राप्त करने के लिए कड़ी मेहनत कर रहे हैं और इसे जल्द ही जारी करेंगे!

मैं इस मुद्दे को बंद कर दूंगा। आगे के अपडेट के लिए कृपया टेंसरफ़्लो/tfjs और tensorflow/tfjs-नोड को ट्रैक करें।

संबंधित और संभावित रूप से रुचि: मैं वेबसैम्प के माध्यम से ब्राउज़र में टीएफ चलाने में कामयाब रहा। डेमो के लिए https://humantoanimal.com देखें; मैं भविष्य में और अधिक विवरण प्रदान करूंगा।

@nuchi , तो क्या आपने C API से WebAssembly में आवश्यक TensorFlow कोड संकलित किया? या आप TensorFlow.js का उपयोग कर रहे हैं?

@lastmjs मैं अपने द्वारा प्रदान किए गए लिंक में अधिक विस्तार से समझाता हूं। लघु संस्करण: मैंने Webassembly को XLA संकलन लक्ष्य के रूप में जोड़ा। मैंने किसी भी तरह से Tensorflow.js का उपयोग नहीं किया।

@nuchi बढ़िया काम! और मैं यहाँ पर TensorFlow पर एक और WebAassembly शोध जानता हूँ:
https://medium.com/@tomasreimers/compiling -tensorflow-for-the-browser-f3387b8e1e1c

यह देखकर खुशी हुई कि इस पर आधिकारिक प्रगति हो रही है। मुझे JS की सहजता और कंपोज़ेबिलिटी के साथ अपनी उंगलियों पर तेज़, समानांतर GPU कंप्यूट पावर प्राप्त करना अच्छा लगेगा।

मैंने कुछ समय पहले TensorFlow के लिए एक

अवधारणा @jart के सुझाए गए दृष्टिकोण के समान है।

परियोजना के लिए मेरे मन में तीन लक्ष्य थे:

1. टेंसरफ़्लो बनाने या स्थापित करने की आवश्यकता नहीं है

इसके बजाय, इसे पूर्व-निर्मित, बहु-प्लेटफ़ॉर्म पायथन बायनेरिज़ को डाउनलोड और उपयोग करना चाहिए

2. एपीआई के पूर्ण सी ++ या जेएस प्रजनन या अमूर्तता की आवश्यकता नहीं है

इसके बजाय, इसे सी एपीआई के साथ एक पूर्ण 1-टू-1 इंटरफ़ेस प्रदान करना चाहिए, जितना संभव हो सके सुविधाजनक जेएस एब्स्ट्रैक्शन प्रदान करना।

3. सी एपीआई बाइंडिंग को हाथ से न रखें

इसके बजाय, इसे Tensorflow/stdc++/V8/node के बीच मुख्य डेटा संरचनाओं को मैप करने के लिए एक स्विग उपयोग करना चाहिए और बाकी का पालन करेंगे।

मैं इसके साथ बहुत दूर हो गया, लेकिन अंत में मुझे याद है कि TF_Session से संबंधित segfaults के साथ समस्याएँ थीं।

अभी यह सिर्फ धूल जमा कर रहा है, इसलिए अगर कोई इसमें कूदना चाहता है और इसमें मदद करना चाहता है तो मैं खुशी से पीआर स्वीकार करूंगा।

इसे बंद करने के रूप में हल किया गया है