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まさに私が探していたもの。 ：+1：

公式ウェブサイトhttp://www.tensorflow.org/から引用されているように

Go、Java、Lua、Javascript、Rなどのお気に入りの言語にSWIGインターフェースを提供するように誘惑することを望んでいます。

私はこのSWIG全体に不慣れですが、周りを検索してこれを見つけました。 http://www.swig.org/Doc3.0/Javascript.html

これがどのように機能するかはよくわかりません。 Javascript専用のswigインターフェースファイルを作成する必要がありますか、それともいくつかのコマンドを実行するときに自動生成されますか、それとも誰かがすでにこれに取り組んでいますか（これは素晴らしいでしょう）？

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1つから始めたばかりですが、nodejsアドオンを作成するのは初めてです。 swigインターフェイスファイルをチェックして、それらが役立つかどうか、またはc ++ APIを使用する必要があるかどうかを確認します。

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これは、コアTensorFlowチームが近い将来取り組む可能性が低いものです。貢献したい場合は、先に進んでください。 提案された実装をdiscussメーリングリストで早い段階で回覧することをお勧めします。そうすれば、そのようなAPIがどこにあるか（repo / off repo / 'contrib'ディレクトリ内）についてコンセンサスを得ることができます。

NodeJSライブラリを作成する人はいますか？ ：+1：
公式のNodeJSAPIを使用したほうがよいと思いますが、私の意見では、コミュニティのAPIは（それ以上ではないにしても）興味深いものになるでしょう。 これにアプローチする方法は複数あることは知っていますが、パフォーマンスのためにnode-gypを強くお勧めします。 私はできる限り喜んで貢献しますが、これは私だけではできないことです。 他の数人、特にC ++の知識を持っている人にも興味がある場合に最適です。

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@Foorack興味のある方も

@tngan Slackチャンネルはプライベートですが、herokuappリンクで参加できました。 ：+1：

より多くの開発者が議論し、貢献することを願っています。 これで、nodejsという名前のスラックチャネルができ（＃31を参照）、Githubリポジトリのnode-tensorflowが予約されています。 ありがとう@Foorack ！

私は貢献したいと思っています。 イニシアチブの人に感謝します！

@miguelalche興味を持って

貢献するのを楽しみにしています（特に＃132と一緒に）!!

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ノードにやった！ これをやろう。

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C APIを使用してTensorFlowグラフを読み込んで実行する方法についての記事は次のとおりです： https ：//medium.com/jim-fleming/loading-tensorflow-graphs-via-host-languages-be10fd81876f（ソースコードを含む）

提案は来週発表される予定です。 https://github.com/node-tensorflow/node-tensorflowで追跡を

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開始点を公開しました-https ：//github.com/nikhilk/node-tensorflowこれは後でnpmに公開されます。

@ jimfleming-あなたのアプローチのように（私たちは両方ともffiを使用しています...私はすぐに始めるためにそれをしました）。 Pythonエクスペリエンスを複製するために、より高レベルのフレームワークスタイルのAPIを構築する予定ですか？ それが私の次のステップです。

@nikhilkありがとう。 何かのようにnew tf.Tensor()の代わりにtf.NewTensor()素晴らしい追加かもしれないが、私は現時点ではそれの拡大を計画していませんよ。 Pythonで作成されたグラフの読み込みにのみ興味があり、ミニマリズムが好きだと思います。

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提案は現在の進捗状況とともにここでリリースされます。
https://github.com/node-tensorflow/node-tensorflow/tree/1.0.0

議論には未解決の問題があります。
https://github.com/node-tensorflow/node-tensorflow/issues/2

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node.jsベースのサーバーでテンソルフローネットワークを簡単に実行できると便利です。

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私は非常に貢献したいと思っています。 @Foorackあなたができることは何でも私を追加してください！ 私はこれの実際のユースケースを持っているので、開発とテストを同時に行うのは素晴らしいことです!!

@pushtheworldllc興味を持ってくれてうれしいです。 :)
リポジトリと提案はここにあります： https ：
このリンクを使用して、Slackチャネルに参加できます： https ：

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ここにSWIGを使用した実用的なプロトタイプがあります： https ：

次のステップは、バインディングが最初にカバーする領域を定義し（C ++ API内にある必要があります）、これらのSWIGインターフェイスファイルの実装を開始することです。

誰かがSWIGの経験があるなら、私は協力したいと思います。PythonSWIGインターフェースの膨大な量がカスタムオーバーライドなどであるように思われ、彼らの仕事を再現したくないのです。 さらに、テンソルフローチームから、最初にカバーするのに適したAPIについてある程度明確にすることは素晴らしいことです。彼らのロードマップには途中で多くの変更が加えられていると確信しており、競合したくないからです。 （cc @martinwicke ？）

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反応ボタンを使用してみてください-> http://www.geekwire.com/2016/github-adds-reactions-keep-comments-track/これ以上+1コメントはありませんxD

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@peterbraden長い沈黙をお詫びします。 私たちはC ++ APIを構築しており、時間の経過とともに成長していきます。 最も有用なビットは、既存のグラフを実行するために必要な部分であると思います。 C ++グラフ構築APIは現在再作成されているため、それに多くの時間を費やすことは特に有用ではありません。

これらのバインディングをcontrib / nodejsに配置するためのPRを準備していただければ、幸いです。

@martinwicke励ましに感謝します。 https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/2206-これはバージョン文字列をnodejsに取り込む概念実証にすぎません。 グラフを実行するもののswigインターフェースを追加する作業を開始します。

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これは、Webクライアントで直接使用するための純粋なフロントエンドグラフのエクスポートにとって興味深いものです。 グラフから要求された目的の入力/出力が、エクスポートされたJSの「sess.run」同等の関数にハードコードされている場合でも。

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バインディングがすでに存在するかどうかを調べているときにこれを見つけました。 詳細を調べる前に、現在のpython APIを介してテンソルフローを学習しますが、以前にC ++ライブラリ用のnodejsバインディングを構築したことがあり、経験からswigが間違った方法であることがわかります。

単にswigバインディングを使用する場合は、非同期環境で同期ブロッキングコードが使用されます。 swigバインディングは、IOスレッドでは実行されません。私が理解/経験したことから、メインイベントループで実行されます。

ベルトの下で基本的なテンソルフローの経験を積んだら、適切なバインディングを構築することに興味があるでしょう。 したがって、誰かがそれについて真剣に考えている場合、および/またはv8モジュールの操作についてさらに詳しく知りたい場合は、私に知らせてください。

テンソルフローAPIのnode-gypバインディングに関連するリンクはありますか？

@dmcmorris私は手を貸すことに真剣に興味があります！ v8モジュールを操作するためにどのようなリソースをお勧めしますか？ このプロジェクトはかなり遅れているので、ここでチームを編成し、できるだけ早く材料に飛び込むことができます:)

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更新はありますか？

2016年10月31日12:06 pmに、「willshion」 [email protected]は次のように書いています。

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—
あなたがコメントしたのであなたはこれを受け取っています。
このメールに直接返信し、GitHubで表示してください
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/37#issuecomment -257222936、
またはスレッドをミュートします
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/ANrvwrbmShC9c0_wsNpTudKSCb0-8qt8ks5q5Yx3gaJpZM4Ge5NV
。

Happy Anniversary TensorFlow！

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

TensorFlowにGo、Rust、Haskellからアクセスできるようになりました。 なぜJavaScriptを無視するのですか？

JavaScriptのマシンライブラリを本当に待っています。

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💯👍

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公式のNode.jsAPIを見るのを楽しみにしていますが、いくつか問題があると思います。

1. JavaScriptにはスレッドが1つしかないため、コールバックやその他のトリックを使用しない限り、トレーニングによってプロセス全体がブロックされる可能性があります。
2. numpyのような他の科学実験室の欠如
3. JavaScriptは53ビットの精度のみをサポートします。

とにかく、JavaScriptは素晴らしいです！

誰かがこれに取り組んでいますか？

とても難しいようです。

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とても必要です！

@stackOverMind。 それらの箇条書きを少し検索しました。 私はこれらのどれも試していません、そしてそれらは使用/実行するのに効率的ではないかもしれません、しかしそれらの問題を潜在的に解決するために存在するものがあるようです。

• ノードjsでマルチプロセッサ環境を利用する
• node-lapack
• numjs
• Long.js
• mljs
• WebMonkeys-ノードGPU処理

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+1 pweeettyyy pwease !!!

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楽しみにしています。 👍

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楽しみにしています。 ：+1：

👍

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+1。 私はNodeでの経験があり、これを見ていきます。

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+1待ちきれません、Pythonは素晴らしいです、NodeとJSも素晴らしいです

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それのためだけに+1

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+1はかっこいいaf

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マーク

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お願いします ！

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OPの日付は2015年からで、現在は2017年であり、プロジェクトの誰もが実際に取り上げているわけではありません。 この問題に関しては何も起こらないというヒントを得ているだけかもしれないと思います。

これらの+1はあまり機能していないように見えるため、テンソルフローとノードに関して他の場所で健全な議論があったかどうかを誰かが知っていますか:(

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＃+ 1

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2年経ちましたが、まだ運がありませんか？

良い。 Javascriptをファック。

+ 1.0 / 0.0

シナプスを使用するhttps://github.com/cazala/synaptic

deep_recommend_systemからインスピレーションを得て、

https://github.com/tngan/tensornode

これは便利なkeras-jsかもしれません

@sarkistlt残念ながら、いいえ、 keras.jsが行うTensorflowのjavascript実装を行うことについては話していませんが、TensorflowのC ++ APIの周りにnodejsラッパーを使用することについて話しているので、ネイティブaddの記述方法を理解する必要があります
その他の有用な情報源。
残念ながら、私の日常の仕事はコーディングではなく、個人的には持っていないC ++の習熟度が必要です。

ちなみに、 keras.jsは推論のみを行い、トレーニングは行わないため、バックプロパゲーションは行われません。
Googleの開発者は、プレイグラウンドでJavascriptにTensorflowのごく一部を実装しました。ニューラルネットワークの実装はここにあり、バックプロパゲーションが含まれています。

ネイティブnodejsTensorflow実装の作業を開始しました。誰かが参加すると素晴らしいでしょう
https://github.com/nodejs-tensorflow/nodejs-tensorflow

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@JIoJIaJIuにショットを送ってくださったと聞いて、とてもうれしく思います。 この問題の解決に影響を与える可能性は非常に大きいです。 それは私たちの最も賛成の問題です。

一見すると、これまでのところ、あなたは正しいことをしているように見えます。 これは別のプロジェクトで作成し、@ martinwickeが以前に推奨したように、TensorFlow CAPIを使用しています。

Vincentが数年前に推奨したように、プロジェクトに貢献者を引き付ける良い方法は、設計ドキュメントをTensorFlowメーリングリストと共有することです。 そうすることで、私たちはあなたのビジョンについてコンセンサスを構築し、それが可能な限り最高のビジョンになるのを助けることができます。

TensorFlowチームは、NodeJSコミュニティがTensorFlowの恩恵を受けることを望んでいます。 ですから、私たちはそれを成功させることに専念している個人を助けることに絶対に興味があります。

誰かが聞いている場合、これはTensorflowで最も要求されている機能のようです。

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

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こんにちは、Tensorflow用のNode.jsブリッジングライブラリをhttps://github.com/yorkie/tensorflow-nodejsでSWIGなしで作成しました。これは、「事前定義されたグラフの実行」と非常に単純な「グラフの構築」をサポートしています。また、将来的にはより多くのクライアント機能をサポートする予定です:)

同時に、これをTensorflowオフィシャルグループに統合させていただきたいと思います。これは私にとってゼロコストのPRになります:)

@yorkie面白そうですね、やってみます！ ただし、GPLコードをTensorFlowにマージすることはできません。

@yorkie見た目は素晴らしいですが、プロジェクトに参加して力を合わせたいですか？

@ry確かに私は確かにライセンスを変更することができます:)
@JIoJIaJIu今のところ、このリポジトリを移動するのに最適な場所はわかりません。このリポジトリがtensorflow組織の移動に適していない場合は、nodejs-tensorflowが適切な場所だと思います:)

ただし、GPLコードをTensorFlowにマージすることはできません。

@ryライセンスをMITに更新し、 @ JIoJIaJIuがグループに参加しました。招待してくれてありがとう:)

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TensorFlowのJavaScriptAPIは、今月初めに発表されました。 詳細については、 deeplearn.jsホームページをご覧ください。
この（広範な）バグを今すぐ閉じます。 他のより具体的なFRを自由に開いてください。

deeplearn.jsはwebglを備えたブラウザ用であり、node.jsのSDK用ではありません

けっこうだ。 バグのタイトルがNode.jsを直接参照していることがわかりました。

@vincentvanhouckeそれはタイトルのnode.jsについてでさえありません。 「deeplearn.js」と「TensorflowAPIfor Javascript」について話すことは、リンゴとナシについて話すことに似ています。

まず第一に、deeplearn.jsは、「TensorFlow APIのスタイル」をある程度ミラーリングするだけで、純粋にブラウザーで動作するライブラリであり、もう1つはTensorflow全体の優れた点への直接APIです。 また、Tensorflowの代替と呼ばれることもほとんどありません...おそらく愛好家向けですが、コンピューティングプロセスを目的とするマシンのクラスターが必要な商用利用向けではありません。 JavaScriptとニューラルネットワークで達成できることのデモだと思います...これからのことを味わってください... ;-)

+1

+999

イエス・キリスト、人々に役に立たない通知を送るのをやめなさい、GitHubが👍と👎の反応を導入した理由があります。

+1と+999は人々を苛立たせ、何の価値も加えません。

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+1

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注意

😄+ 1または+何でもコメントする前にみんなお願いします- @ k1sul1のコメントを見てください

イエス・キリスト、人々に役に立たない通知を送るのをやめなさい、GitHubが👍と👎の反応を導入した理由があります。 +1と+999は人々を苛立たせ、何の価値も加えません。

@ shahen94私たちは皆それを見ましたが、それでも...私たちはjs

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@BruceHemは、js開発者であることと、不要なスパムをやみくもにフィードにプッシュすることとの相関関係がよく

「+1」でこのトピックが読めなくなることをご存知ですか？ 私たちは皆、このケースをサポートしたいと思っていることを理解していますが、githubの「投票」機能に最も近いものは、スレッド内のコメントの数ではなく「反応」で実装されていることを推測することしかできません...または何かが足りませんか？ ;-NS

笑：Pこのスレッドは何年も前に死んだ。
。
グーゴルプレックス+1！

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@thefillに同意すると、絶対に「+1」でこのトピックが読めなくなります。実際にはコミュニティ実装があり、Node.jsまたはJavaScriptでTensorFlowを使用したい場合は、上記の1つまたは2つを試してみてください。ここでコメント投票するよりも良いスタートを切ることができます。

私の場合、 https：//github.com/yorkie/tensorflow-nodejsを使用して、Pythonのように十分に機能するように取り組んでいましたが、まだ長い時間がかかりますが、基本的には公式のlanguage_bindingsAPIが完全に実装されています。 。 つまり、Pythonを使用してグラフを作成することはできますが、モデルをロードしてNode.jsランタイム内で実行することができます。 Pythonを除く他の言語も現在これを行うことができます。

また、個人リポジトリを公式にサポートするために@ryに助けを求めていました。いくつかのサンプルモデル、特にRNNケースを作成するなど、やらなければならないことがいくつかありますが、残念ながら、他の分野で作業する必要があります。この数か月間は時間がありません。誰かがこれを実現することに興味がある場合は、私にメールしてください。開始方法をご案内したいと思います。 よろしくお願いします。コミュニティに役立つことをしましょう:)

開始された現在のプロジェクト、特にC APIを使用する際の課題に関して、私にとってうまく機能した実装についての提案があります。

Pythonは、js用のPython APIを「再作成」しようとするのではなく、Tensorflow APIの最も堅牢で開発者に優しい、フル機能のラッパーであるため、Python APIへのバインディングを直接作成してみませんか？ これでも、最初にノードC ++アドオンを作成する必要がありますが、C APIに直接バインドするのではなく、「埋め込み」Pythonを使用してC ++から直接Pythonメソッドを実行できます。

これは、Pythonスクリプトを単に生成することを提案する他のJS => Pythonソリューションとは異なります...プロセス間のデータ転送コスト（時間）が大きいため、合理的なサイズの学習問題には実行できないソリューションです。 ただし、組み込みPythonでは、Pythonスクリプト/ numpy配列によってアクセスされるメモリは、jsFloat32Arrayバッファーを直接指します。

このソリューションは私にとって非常にうまく機能しています（確かに、最初のjs => C ++ => pythonフローを機能させるのはちょっとした苦痛でしたが）。 特定のニーズがあるため、個々のpython TensorFlowメソッドにバインドするタスクは実行せず、代わりに、グラフの大部分を構築するいくつかのメソッドにデータとハイパーパラメーターを渡すだけです。 私の現在の出発点からすると、完全な個別のバインディングはそれほど悪くはないでしょう。

上記のアプローチに関するご意見やご提案をお待ちしております。 ありがとう。

@ djimoh5 JavaScriptからPythonへのフル機能のAPIに関する素晴らしい考え！ 一方、イントロスペクション機能を備えたTensorFlow Python API用のRPCサーバーの実装を配置して、JavaScriptや他の言語のクライアントがリアルタイムのPythonにアクセスできるようにすることもできます。 （私が利用可能になったときにこれを行います、ああ）

しかし、JavaScript用にいくつかのPython機能を再作成する理由については、JavaScriptで記述されているため、JavaScript開発者にとってより親しみやすく、開発者はソースコードを変更して、何か別のことが可能かどうかを簡単に確認できます。アップストリームからフィードを取得するだけです:)

+1

また、nodejs tensorflow APIをノードで使用できるようにすることにも興味があります。これは、テンソルフローグラフをチェーンする赤いフローであり、他の種類のデータ分析ノードである可能性があります。 私はまだテンソルフローについてあまり知りません。 質問するのに適切な場所ではないかもしれませんが、他の開発者がtensorflow用のnodejs api /アドオンを探す理由を知りたいですか？ あなたのユースケースは何ですか？

@khelkunの答えはかなり単純です

最大のメリットは、Tensorflowと直接対話できるnode.jsで動作するサーバー側アプリケーションから確実に得られますが、node-webkit（デスクトップアプリケーション）は、潜在的に数十の興味深いプロジェクトを生み出す可能性があります。

このスレッドのコミュニティオーガナイザー/管理者は、すべての「+1」で意図的にトローリングしている人々の投稿を単純に削除することはできませんか？笑

この統合に取り組んでいる人は、WebAssembly（wasm）の使用を検討しましたか？ これは、この問題に対する最も洗練された解決策である可能性があり、Pythonと通信するすべてのJSがC ++と通信するのを回避します。 TensorFlowの内部についてはよくわかりませんが、TensorFlowのC ++部分をwasmにコンパイルできると思います（サポートされているMVP機能を確認してください。ただし、Unreal Engine 4はwasmの前身にコンパイルされ、FireFoxで正常に実行されました）。 C / C ++ APIがwasmにコンパイルされたら、必要なAPIが公開されていることを確認する必要があります。 wasmは、非常に移植性の高いバイトコードであることが意図されているため、Node.js、すべての主要なブラウザー、およびそれらのいずれの外部でも実行されます。 これは私にとって最善の道のようです。

関連リソース/ディスカッション：

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

+1 ...私たちはもはや情報化時代の中世の部分に住んでいません。 node.jsをサポートしてください。

なぜ誰かが別のJavascriptライブラリを必要とするのでしょうか？ なぜ誰かがJSライブラリを使用してNNをトレーニングするのでしょうか。 Javascroptは悪い設計言語です。

@AyalaSaenzJorge lol（あなたがトローリングしているので、なぜ私はそれを持っていないのですか）...私たちは「ひどく」設計された言語を愛するのはどうですか？ Javascriptはたまたま現在存在する最も普及している言語です..（地球上で）他のどの高級言語よりも多くのコードがjavascriptで書かれています..そしてそれは事実であり、決して消えることはありません笑

このトロールよりも深刻な方は、 https： //deeplearnjs.orgをチェックアウトして

@somomboはい、本当に面白そうです。 RE：tensorflow + deeplearnjs、espを参照：

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

@AyalaSaenzJorgeこれは有益なコメントのための場所であり、意見のある発砲者ではありません。
@somomboは、deeplearnjsがこの議論と無関係である理由を説明する8月26日の私のコメントを参照してください。

コメントでごめんなさい。

Eldic。 2017年12月12日18:46、「FilipDabrowski」 [email protected]
escribió：

@AyalaSaenzJorgehttps ：//github.com/ayalasaenzjorgeこれは
意見のある発砲者ではなく、有益なコメント。
@somombohttps ://github.com/somombo8月26日からの私のコメントを
ここで、deeplearnjsがこの議論と無関係である理由を説明します。

—
あなたが言及されたのであなたはこれを受け取っています。
このメールに直接返信し、GitHubで表示してください
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/37#issuecomment-351232483 、
またはスレッドをミュートします
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AeZvKtru1EQjtRnoz6ZR36Kh-DTfVNozks5s_xBVgaJpZM4Ge5NV
。

+1

@cpple +1を追加しないことを忘れないでください。+ 1はノイズを引き起こし、リアクションに置き換えられています。 最初のコメントを高く評価してみてください

更新を共有したいだけです。https：//github.com/nikhilk/node-tensorflowを刷新し、node.jsでの予測/推論にTensorFlowグラフ（および後で保存されたモデル）を使用してサポートする計画を立てました。 多くの人々がこの問題に興味を示しているので、私は共有したいと思いました。

deeplearnjsで動作するheadless-glのフォークを作成しました（これはtensorflowで動作します）-これにより、モデルをnode.jsからGPUでネイティブに実行できます（これまでのところ、OSXでのみテストされていることに注意してください）。

インストール方法と基本的なサンプルはhttps://github.com/dfoody/headless-glにあります。
そしてもちろん、詳細についてはhttps://deeplearnjs.orgをご覧ください。

OSXにインストールする一般的な手順：

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

そして、deeplearnjsと一緒にどのように使用されるかを示す簡単なサンプル：

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はこれをコミュニティと共有して

また、deeplearnjsがこの議論と無関係である理由を説明する8月26日の私のコメントも参照してください。

@nikhilk素晴らしい、続けてください！ 私はあなたのプロジェクトを確実に監視します;-D

+1

propelml.org-面白そうだ。 私はそれを使用していませんが、GPUが有効になっていて、ブラウザーとノードの両方で実行されます

@ 7ammerpropelml.orgはかなり有望に見えます。 これを私たちと共有してくれてありがとう;-)

NodeJSなので高速です！ ;NS

コミュニティの野心的なメンバーがこの問題を解決し、それをTensorFlow contribコードベースにマージすることの栄光を望んでいる場合は、これを行うためのヒントをいくつか紹介します。 私はこれをするつもりはないことに注意してください。

あなたはにノードを追加することができますworkspace.bzl TensorBoardがで行ったようjs.bzl 。
TensorFlowが依存することはできませんのでご注意ください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__"],
)

ここで、 tsc.jsなどのノードプログラムをbazel run //tensorflow/contrib/node:generateできるものに変換したいとします。 Bazelでこれを行う簡単な方法の1つは、 tensorflow/contrib/node/defs.bzlマクロを定義することです。

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"],
  )

さて、楽しい部分です。 Node標準ライブラリ以外の依存関係がゼロの単一の.jsファイル（ tex.webのように30,000行の長さである必要がある場合でも）をops.pbtxtおよびapi_def / base_api内の他のすべてのpbtxtファイルにTensorFlow CのAPIとノードC ++アドオンのAPIに基づいて、本例。

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"},
)

次に、 bazel build //tensorflow/contrib/node:tfnode.zipと、NodeJSプロジェクトがすべてバンドルされ、NPMなどの場所に配布できるようになります。

これを書いた場合（これは書きません）、TensorFlowAPI定義の最低限の直接マッピングになります。 それなら、コミュニティの友達に図書館のベニヤを勧めたいと思います。 フレンドリーでモダンな高レベルの慣用的なJSおよびMLAPIにはさまざまなビジョンがあり、それぞれがさまざまなユースケースに対応しています。 しかし、それらはすべてこのバインディングを共有することができます。

すでに言語バインディングを生成している例があることに注意してください。 インスピレーションについては、 tensorflow / go / genop /main.goおよびtensorflow / go / op /generate.goを参照してください。

TensorFlowチームがこれを最優先事項にしているようです： https ：//js.tensorflow.org/faq/

このディスカッションをここに移動することをお勧めします： https ：

C APIへのNode.jsバインディングの進行状況は、その問題で追跡されます。

この問題の更新として、TFJSのNode.jsバインディングをオープンソース化しました： https ：

適切なNPMビルドを取得するために懸命に取り組んでおり、まもなくリリースされます。

この号を閉じます。 今後の更新については、tensorflow / tfjsとtensorflow / tfjs-nodeを追跡してください。

関連していておそらく興味深い：Webassemblyを介してブラウザでTFを実行することができました。 デモについてはhttps://humantoanimal.comを参照して

@nuchiでは、必要なTensorFlowコードをC APIからWebAssemblyにコンパイルしましたか？ または、TensorFlow.jsを使用していますか？

@lastmjs私が提供したリンクでより詳細に説明します。 短いバージョン：XLAコンパイルターゲットとしてWebassemblyを追加しました。 Tensorflow.jsは一切使用していません。

@nuchiお疲れ様でした！ TensorFlowに関する別のWebAssembleの調査をここで知っています：
https://medium.com/@tomasreimers/compiling -tensorflow-for-the-browser-f3387b8e1e1c

これについて公式の進展があることを見てうれしいです。 JSの使いやすさと構成可能性を備えた、高速で並列のGPU計算能力をすぐに利用できるようにしたいと考えています。

しばらく前にTensorFlowのNodeJSバインディングの作業を開始しましたが、最近はそれに専念するための自由な時間があまりありません。

概念は、 @ jartが提案するアプローチに似ています。

このプロジェクトでは、次の3つの目標を念頭に置いていました。

1.テンソルフローを構築またはインストールする必要はありません

代わりに、それは必要がありますダウンロードして使用して事前に構築された、マルチプラットフォームのPythonのバイナリと、その場で、必要なソースファイルをダウンロードしてください。

2.APIの完全なC ++またはJSの複製または抽象化を必要としません

代わりに、C APIとの完全な1対1のインターフェースを提供し、可能な限り提供する必要があります。

3. CAPIバインディングを手動で維持しないでください

代わりに、 swigスクリプトを

私はこれにかなり慣れましたが、最後に、TF_Session関連のsegfaultsに問題があったことを覚えています。

今はほこりを集めているだけなので、誰かが飛び込んでこれを手伝いたいのなら、私は喜んでPRを受け入れます。

これが解決されたので閉じる