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내가 찾던 바로 그 것. :+1:

공식 웹사이트 http://www.tensorflow.org/ 에서 인용

Go, Java, Lua, Javascript 또는 R과 같이 선호하는 언어에 SWIG 인터페이스를 제공할 수 있기를 바랍니다.

나는이 모든 SWIG에 익숙하지 않지만 주변을 검색하고 이것을 찾았습니다. http://www.swig.org/Doc3.0/Javascript.html

이것이 어떻게 작동하는지 잘 모르겠습니다. Javascript를 위해 특별히 swig 인터페이스 파일을 작성해야 합니까, 아니면 일부 명령을 실행할 때 자동으로 생성됩니까, 아니면 누군가 이미 이 작업을 하고 있습니까(굉장할 것입니다)?

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이제 막 시작했지만 nodejs 애드온을 작성하는 것은 처음입니다. swig 인터페이스 파일을 확인하여 도움이 될 것인지 아니면 C++ API를 사용해야 하는지 확인하십시오.

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이것은 핵심 TensorFlow 팀이 가까운 장래에 해결하지 못할 것이므로 기여하고 싶다면 계속 진행하십시오! 논의 메일링 리스트에 제안된 구현을 조기에 배포하여 그러한 API가 어디에 있을 수 있는지(repo / off repo / 'contrib' 디렉토리)에 대한 합의에 미리 도달할 수 있도록 권장합니다.

NodeJS 라이브러리를 작성할 사람이 있습니까? :+1:
공식 NodeJS API를 사용하는 것이 더 좋을 것이라고 생각하지만 커뮤니티 하나는 내 의견으로는 (더 많지는 않더라도) 흥미로울 것입니다. 나는 이것에 접근하는 여러 가지 방법이 있다는 것을 알고 있지만 성능을 위해 node-gyp을 강력히 권장합니다. 제가 할 수 있는 모든 방법을 동원해 기꺼이 공헌할 것이지만, 이것은 저 혼자 할 수 없는 일입니다. 몇몇 다른 사람들, 특히 C++ 지식이 있는 사람에게도 관심이 있다면 가장 좋을 것입니다.

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@Foorack 저도 관심 있는 분들이

@tngan slack 채널은 비공개이지만 herokuapp 링크로 가입할 수 있었습니다. :+1:

더 많은 개발자들이 토론하고 기여할 수 있기를 바랍니다. 이제 nodejs라는 슬랙 채널이 있고(#31 참조) Github 저장소 node-tensorflow 가 예약되어 있습니다. @Foorack 님 감사

기꺼이 기여하겠습니다. 이니셔티브에 감사드립니다!

@miguelalche 관심을

(특히 #132와 함께) 기여를 기대합니다!!

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노드 만세! 해보자

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다음은 C API를 사용하여 TensorFlow 그래프를 로드하고 실행하는 방법에 대한 글입니다. https://medium.com/jim-fleming/loading-tensorflow-graphs-via-host-languages-be10fd81876f (소스 코드 포함)

제안서는 다음 주에 발표될 예정입니다. https://github.com/node-tensorflow/node-tensorflow에서 계속 추적

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내 출발점인 https://github.com/nikhilk/node-tensorflow 를 게시했으며 나중에 npm에 게시할 예정입니다.

@jimfleming - 귀하의 접근 방식과 같습니다(우리는 둘 다 ffi를 사용하고 있습니다 ... 빠르게 시작하기 위해 했습니다). 파이썬 경험을 복제하기 위해 더 높은 수준의 프레임워크 스타일 API를 구축할 예정입니까? 그게 내 다음 단계입니다.

@nikhilk 감사합니다. 같은 뭔가 new tf.Tensor() 대신 tf.NewTensor() 멋진 추가 할 수 있지만 나는 순간에 그것을 확장을 계획하고 있지 않다. 저는 파이썬으로 만든 그래프를 로드하는 데만 관심이 있고 미니멀리즘을 좋아한다고 생각합니다.

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제안은 현재 진행 상황과 함께 여기에 공개됩니다.
https://github.com/node-tensorflow/node-tensorflow/tree/1.0.0

토론에 대한 미해결 문제가 있습니다.
https://github.com/node-tensorflow/node-tensorflow/issues/2

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node.js 기반 서버에서 tensorflow 네트워크를 쉽게 실행할 수 있다면 좋을 것입니다.

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기꺼이 기여하겠습니다. @Foorack 가능 하면 저를 추가해주세요! 실제 사용 사례가 있으므로 동시에 개발하고 테스트하는 것이 좋습니다!!

@pushtheworldllc 관심을 가져주셔서 기쁩니다. :)
저장소 및 제안은 https://github.com/node-tensorflow/node-tensorflow/ 에서 찾을 수 있습니다.
이 링크를 사용하여 슬랙 채널에 가입할 수 있습니다. https://tensor-flow-talk-invite.herokuapp.com/

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여기에 SWIG를 사용하는 작업 프로토타입이 있습니다: https://github.com/node-tensorflow/node-tensorflow/pull/13

다음 단계는 바인딩이 처음에 다룰 영역(C++ API 내에 있어야 함)을 정의하고 이에 대한 SWIG 인터페이스 파일 구현을 시작하는 것입니다.

SWIG에 대한 경험이 있는 사람이 있다면 공동 작업을 하고 싶습니다. 많은 양의 python SWIG 인터페이스가 사용자 지정 재정의 등이고 그들의 작업을 재현하고 싶지 않기 때문입니다. 또한 tensorflow 팀에서 로드맵에 많은 변경 사항이 있다고 확신하고 충돌하고 싶지 않기 때문에 처음에 어떤 API를 다루는 것이 좋은지에 대해 tensorflow 팀으로부터 명확성을 얻는 것이 좋습니다. (cc @martinwicke ? )

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반응 버튼을 사용해 보십시오 --> http://www.geekwire.com/2016/github-adds-reactions-keep-comments-track/ +1 댓글 없음 xD

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@peterbraden 오랜 침묵에 대해 죄송합니다. 우리는 C++ API를 구축하고 있으며 시간이 지남에 따라 확장될 것입니다. 가장 유용한 비트는 기존 그래프를 실행하는 데 필요한 부분이 될 것으로 기대합니다. C++ 그래프 빌드 API는 현재 다시 작성 중이므로 많은 시간을 할애하는 것은 특히 유용하지 않습니다.

이러한 바인딩을 contrib/nodejs에 넣을 PR을 준비했다면 좋겠습니다.

@martinwick 격려해 주셔서 감사합니다. 나는 여기에 초기 찌르기를 했다: https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/2206 - 이것은 단지 버전 문자열을 nodejs로 가져오는 개념 증명일 뿐입니다. 그래프 실행 항목에 대한 swig 인터페이스를 추가하는 작업을 시작하겠습니다.

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이것은 웹 클라이언트에서 직접 사용하기 위한 순수한 프론트 엔드 그래프 내보내기에 흥미로울 것입니다. 그래프에서 요청한 원하는 입력/출력이 내보낸 JS "sess.run"에 해당하는 함수에서 하드 코딩되더라도.

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바인딩이 이미 존재하는지 여부를 조사하는 동안 이것을 발견했습니다. 더 조사하기 전에 현재 Python API를 통해 일부 텐서 흐름을 배우려고 하지만 이전에 C++ 라이브러리에 대한 nodejs 바인딩을 구축했으며 경험을 통해 swig가 잘못된 방법임을 알 수 있습니다.

swig 바인딩을 사용하기만 하면 비동기 환경에서 동기 차단 코드를 갖게 됩니다. swig 바인딩은 IO 스레드에서 작업을 실행하지 않으며 내가 이해하고 경험한 것에서 메인 이벤트 루프에서 실행됩니다.

벨트 아래에서 기본적인 텐서 흐름에 대한 경험이 있으면 적절한 바인딩을 구축하는 데 관심이 있을 것입니다. 따라서 이에 대해 진지한 사람이 있거나 v8 모듈 작업에 대한 자세한 내용을 원하는 사람이 있으면 알려주십시오.

텐서 흐름 API에 대한 node-gyp 바인딩과 관련된 링크가 있습니까?

@dmcmorris 손을 빌려주는 데 진지하게 관심이 있습니다! v8 모듈 작업에 어떤 리소스를 권장합니까? 여기에서 팀을 구성하고 이 프로젝트가 기한이 지났으므로 최대한 빨리 재료에 뛰어들 수 있습니다. :)

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업데이트가 있나요??

2016년 10월 31일 오후 12시 6분에 "willshion" [email protected]이 다음과 같이 썼습니다.

+1초

—
당신이 댓글을 달았기 때문에 이것을 받는 것입니다.
이 이메일에 직접 답장하고 GitHub에서 확인
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/37#issuecomment -257222936,
또는 스레드 음소거
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/ANrvwrbmShC9c0_wsNpTudKSCb0-8qt8ks5q5Yx3gaJpZM4Ge5NV
.

TensorFlow 1주년 축하합니다!

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

TensorFlow는 이제 Go, Rust 및 Haskell에서 액세스할 수 있습니다. JavaScript를 무시하는 이유는 무엇입니까?

JavaScript에서 기계 라이브러리를 기다리고 있습니다.

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공식 Node.js API를 기대하고 있습니다. 하지만 몇 가지 문제가 있는 것 같습니다.

1. JavaScript에는 스레드가 1개뿐이므로 콜백이나 다른 트릭을 사용하지 않는 한 훈련은 전체 프로세스를 차단할 수 있습니다.
2. numpy와 같은 다른 과학 연구실 부족
3. JavaScript는 53비트 정밀도만 지원합니다.

어쨌든 JavaScript는 굉장합니다!

아무도 이것에 노력하고 있습니까?

매우 어려워 보입니다.

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매우 필요합니다!

@stackOverMind. 그 글머리 기호에 대해 약간 검색했습니다. 나는 이들 중 어느 것도 시도하지 않았으며 사용/실행이 효율적이지 않을 수 있지만 잠재적으로 이러한 문제를 해결하기 위해 존재하는 것처럼 보입니다.

• 노드 js에서 다중 프로세서 환경 활용
• 노드-라팩
• 숫자
• Long.js
• mljs
• WebMonkeys - 노드 GPU 처리

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+1 pweettyyy pwease!!!

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기대됩니다. 👍

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기대됩니다. :+1:

👍

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+1. 나는 Node에서 약간의 경험이 있으며 이것을 살펴볼 것입니다.

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+1 기다릴 수 없습니다. Python은 훌륭하고 Node 및 JS도 훌륭합니다.

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단지 그것을 위해 +1

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+1은 멋진 af가 될 것입니다

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제발 !

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OP의 날짜는 2015년이었고 지금은 2017년이며 프로젝트의 어느 누구도 실제로 선택하지 않았습니다. 이 문제와 관련하여 아무 일도 일어나지 않을 것이라는 힌트를 얻은 것 같습니다.

tensorflow와 node에 관한 건전한 토론이 있었는지 아는 사람이 있습니까? 이 +1은 별로 하지 않는 것 같습니다 :(

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2년이 지났는데 아직도 운이 없습니까?

좋은. 씨발 자바스크립트.

+1.0/0.0

시냅틱 사용 https://github.com/cazala/synaptic

deep_recommend_system 에서 영감을 받아 이제 tensorflow 제공을 통해 Node.js로 모델에 액세스하기 위해 다른 방법을 시도하고 있습니다. 이것은 아직 진행 중입니다.

https://github.com/tngan/tensornode

이것은 유용한 keras-js 가 될 수 있습니다.

@sarkistlt 불행히도, 우리는 keras.js 가 하는 Tensorflow의 자바스크립트 구현을 말하는 것이 아니라 Tensorflow의 C++ API 주위에 nodejs 래퍼를 갖는 것에 대해 이야기하고 있으므로 네이티브 추가 를 - NodeJ의 경우 .
기타 유용한 소스 .
불행히도 제 직업은 코딩이 아니며 개인적으로 가지고 있지 않은 C++에 대한 능숙도가 필요합니다.

그런데 keras.js 는 추론만 하고 훈련은 하지 않으므로 역전파는 하지 않습니다.
Google 개발자는 플레이그라운드 에서 Tensorflow의 작은 부분을 Javascript로 구현했으며 신경망 구현은 여기에 있으며 역전파를 포함합니다.

네이티브 nodejs Tensorflow 구현에 대한 작업을 시작했습니다. 누군가가 참여하면 좋을 것입니다.
https://github.com/nodejs-tensorflow/nodejs-tensorflow

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@JIoJIaJIu에게 기회를 주셔서 정말 기쁩니다. 이 문제를 해결하는 데 영향을 미칠 가능성은 매우 큽니다. 가장 많이 찬성하는 문제입니다.

얼핏 보기에 지금까지는 옳은 일을 하고 있는 것 같습니다. 앞서 @martinwicke이 권장한 대로 별도의 프로젝트에서 생성했으며 TensorFlow C API를 사용하고 있습니다.

프로젝트에 기여자를 끌어들이는 좋은 방법은 Vincent가 몇 년 전에 권장 한 대로 TensorFlow 메일링 리스트 와 디자인 문서를 공유하는 것입니다. 그렇게 하면 우리는 귀하의 비전에 대한 합의를 구축하고 가능한 최고의 비전을 도울 수 있습니다.

TensorFlow 팀은 NodeJS 커뮤니티가 TensorFlow의 혜택을 받기를 바랍니다. 따라서 우리는 그 일을 성공적으로 수행하는 데 전념하는 개인을 돕는 데 절대적으로 관심이 있습니다.

누군가가 듣고 있다면 이것은 Tensorflow에 대해 가장 많이 요청된 기능인 것 같습니다.

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

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안녕하세요, 저는 https://github.com/yorkie/tensorflow-nodejs에서 Tensorflow용 Node.js 브리징 라이브러리를 만들었습니다. SWIG 없이 "사전 정의된 그래프 실행"과 매우 간단한 "그래프 구성"을 지원합니다. 또한 앞으로 더 많은 클라이언트 기능을 지원할 계획입니다. :)

동시에 Tensorflow 공식 그룹에서 이를 병합하게 되어 매우 기쁩니다. 이는 저에게 비용이 전혀 들지 않는 PR이 될 것입니다. :)

@yorkie 재밌어보이네요 해봐야겠네요 ! 그러나 GPL 코드를 TensorFlow에 병합할 수는 없습니다.

@yorkie 멋지네요 . 프로젝트 에 참여하고 힘을 합치시겠습니까?

@ry 확실히 라이선스를 변경할 수 있습니다 :)
@JIoJIaJIu 지금 이 저장소를 이동하기에 가장 좋은 장소가 모르겠습니다. 이 저장소가 tensorflow org를 이동하는 데 적합하지 않다면 nodejs-tensorflow가 좋은 곳이라고 생각합니다. :)

그러나 GPL 코드를 TensorFlow에 병합할 수는 없습니다.

@ry 라이선스를 MIT로 업데이트했고 @JIoJIaJIu 가 그룹에 합류했습니다. 초대해주셔서 감사합니다 :)

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TensorFlow용 JavaScript API는 이번 달 초에 발표 되었습니다. deeplearn.js 홈페이지에서 자세한 내용을 확인하세요.
이제 이 (광범위한) 버그를 닫겠습니다. 다른 보다 구체적인 FR을 자유롭게 여십시오.

deeplearn.js 는 node.js용 SDK가 아니라 webgl이 있는 브라우저용입니다.

그럴 수 있지. 이제 버그 제목이 Node.js를 직접 참조한다는 것을 알았습니다.

@vincentvanhoucke 제목에서 node.js에 대한 것도 아닙니다. "deeplearn.js" 및 "Tensorflow API for Javascript"에 대해 이야기하는 것은 사과와 배에 대해 이야기하는 것과 같습니다.

우선 - deeplearn.js는 "TensorFlow API 스타일"을 어느 정도 반영하는 라이브러리이며 순수하게 브라우저에서 작동하며 다른 하나는 전체 Tensorflow 장점에 대한 직접적인 API입니다. 또한 Tensorflow의 대안이라고 하기에는 너무 가깝지 않습니다... 아마도 취미로 하는 사람에게는 적합하지 않지만 컴퓨팅 프로세스를 목표로 하는 기계 클러스터가 필요한 상업적 용도는 아닙니다. JavaScript와 신경망으로 달성할 수 있는 것을 데모라고 생각합니다... 앞으로 나올 것들의 맛... ;-)

+1

+999

맙소사 쓸데없는 알림 그만 보내라 깃허브가 👍 와 👎 반응을 소개한 이유가 있다.

+1 및 +999는 사람들을 귀찮게 할 뿐 아무런 가치를 더하지 않습니다.

+1000

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주목

😄 여러분 댓글 전에 +1 or +무엇이든 - @k1sul1 의 댓글을

맙소사 쓸데없는 알림 그만 보내라 깃허브가 👍 와 👎 반응을 소개한 이유가 있다. +1 및 +999는 사람들을 귀찮게 할 뿐 아무런 가치를 더하지 않습니다.

@shahen94 우리 모두 보았지만 여전히 ... 우리는 js 개발자입니다.

+1

@BruceHem js 개발자가 되는 것이 피드에 불필요한 스팸을 맹목적으로 푸시하는 것과 어떤 상관관계가 있는지 잘 모르겠습니다... 😄

"+1"이 이 주제를 읽을 수 없게 만든다는 사실을 모두 알고 계십니까? 나는 우리 모두가 이 사례를 지지하고 싶어한다는 것을 이해하지만 "투표" 기능에 가장 가까운 github의 기능은 스레드의 댓글 수가 아닌 "반응"으로 구현된다는 점만 추론할 수 있습니다... 아니면 제가 뭔가를 놓치고 있습니까? ;-NS

Lol :P 이 스레드는 몇 년 전에 죽었습니다.
.
+1 구골플렉스!

+1

@thefill에 절대적으로 "+1" 동의하면 이 주제를 읽을 수

저는 https://github.com/yorkie/tensorflow-nodejs 에서 Python과 같은 기능을 충분히 수행할 수 있도록 작업하고 있었고 아직 시간이 오래 걸리지만 기본적으로 공식 language_bindings API에 대한 전체 구현이

나는 또한 내 개인 저장소가 공식적으로 지원되도록 @ry 에게 도움을 요청했습니다. 몇 가지 예제 모델, 특히 RNN 사례를 구축하는 것과 같이 해야 할 일이 거의 없지만 불행히도 다른 분야에서 작업해야 하고 이 몇 개월 동안 시간이 없습니다. 누군가가 이러한 일이 일어나도록 하는 데 관심이 있다면 저에게 이메일을 보내주십시오. 시작하는 방법을 안내해 드리겠습니다. 커뮤니티에 도움이 되는 일을 합시다 :)

현재 시작된 프로젝트, 특히 C API 작업의 어려움과 관련하여 저에게 잘 맞는 구현에 대한 제안이 있습니다.

python은 js용 python API를 "재작성"하려고 하는 대신 Tensorflow API 주변에서 여전히 가장 강력하고 개발자 친화적이며 완전한 기능을 갖춘 래퍼이므로 python API에 직접 바인딩을 생성하지 않는 이유는 무엇입니까? 이렇게 하려면 먼저 노드 C++ 추가 기능을 만들어야 하지만 C API에 직접 바인딩하는 대신 "포함된" 파이썬을 사용하여 C++에서 직접 파이썬 메서드를 실행할 수 있습니다.

이것은 단순히 python 스크립트 생성을 제안하는 다른 JS => Python 솔루션과 다릅니다...프로세스 간의 광범위한 데이터 전송 비용(시간) 때문에 합리적인 크기의 학습 문제에 대해 실행 가능하지 않은 솔루션입니다. 그러나 임베디드 파이썬을 사용하면 파이썬 스크립트/numpy 배열에서 액세스하는 메모리가 js Float32Array 버퍼를 직접 가리킵니다.

이 솔루션은 저에게 매우 잘 작동합니다(물론 초기 js => C++ => python 흐름이 작동하는 것은 일종의 고통이었습니다). 특정 요구 사항이 있으므로 각 개별 Python TensorFlow 메서드에 바인딩하는 작업을 거치지 않고 대신 대부분의 그래프를 구성하는 몇 가지 메서드에 데이터와 하이퍼 매개변수를 전달합니다. 전체 개별 바인딩은 현재 시작점에서 너무 나쁘지 않습니다.

위에 설명된 접근 방식에 대한 모든 생각이나 제안을 환영합니다. 감사 해요.

@djimoh5 JavaScript에서 Python 전체 기능 API에 대한 멋진 생각! 다른 한편으로, JavaScript 및 기타 언어 클라이언트가 실시간 Python에 액세스할 수 있도록 자체 검사 기능이 있는 TensorFlow Python API용 RPC 서버 구현을 넣을 수도 있습니다. (시간이 되면 할게요, 아하)

그러나 여기에 JavaScript용 일부 Python 기능을 다시 만드는 이유가 있습니다. 이 기능은 JavaScript로 작성되었기 때문에 JavaScript 개발자에게 더 친숙하고 개발자가 소스 코드를 수정하여 다른 것이 가능한지 확인하기 쉽기 때문입니다. 업스트림에서 피드를 가져오기만 하면 됩니다. :)

+1

tensorflows 그래프를 연결하고 다른 종류의 데이터 분석 노드가 될 수 있는 node-red 흐름에서 사용할 수 있는 nodejs tensorflow API에도 관심이 있습니다. 아직 텐서플로에 대해 잘 모릅니다. 질문하기에 적절한 장소가 아닐 수도 있지만 다른 개발자가 tensorflow용 nodejs API/애드온을 찾는 이유를 알고 싶습니다. 귀하의 사용 사례는 무엇입니까?

@khelkun의 대답은 다소 간단합니다.

가장 큰 이점은 Tensorflow와 직접 상호 작용할 수 있는 node.js에서 작동하는 서버 측 응용 프로그램에서 확실히 얻을 수 있지만 node-webkit(데스크톱 응용 프로그램)도 잠재적으로 수십 개의 흥미로운 프로젝트를 생성할 수 있습니다.

이 스레드의 커뮤니티 주최자/관리자는 의도적으로 모든 "+1"을 사용하여 차단하거나 차단하는 사람들의 게시물을 단순히 삭제할 수 없습니까? Lol

이 통합 작업을 하는 사람이 WebAssembly(wasm) 사용을 고려한 적이 있습니까? 이것은 잠재적으로 이 문제에 대한 가장 우아한 솔루션이며 Python과 C++로 대화하는 모든 JS를 건너뛰는 것입니다. 저는 TensorFlow의 내부에 대해 잘 모르지만 TensorFlow의 C++ 부분을 wasm으로 컴파일할 수 있다고 생각합니다(지원되는 MVP 기능을 확인하지만 Unreal Engine 4는 wasm의 이전 버전으로 컴파일되었고 FireFox에서 성공적으로 실행되었습니다). C/C++ API가 wasm으로 컴파일되면 필요한 API가 노출되는지 확인하기만 하면 됩니다. wasm은 Node.js, 모든 주요 브라우저, 심지어 그 외부 브라우저에서 실행될 것입니다. 왜냐하면 이것은 매우 이식성이 높은 바이트코드를 의미하기 때문입니다. 이것이 나에게 가장 좋은 길인 것 같다.

관련 리소스/토론:

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

+1... 우리는 더 이상 정보화 시대의 중세 시대에 살고 있지 않습니다. node.js를 지원해주세요.

다른 Javascript 라이브러리가 필요한 이유는 무엇입니까? 왜 아무도 NN을 훈련하기 위해 JS 라이브러리를 사용할까요? Javascopt는 잘못된 설계 언어입니다.

@AyalaSaenzJorge lol (왜 나는 그것을 가지고 있지 않은지 트롤링하고 있기 때문에) ... "나쁜"설계 언어를 사랑하는 것은 어떻습니까? Javascript는 현재 존재하는 가장 널리 사용되는 언어입니다. 다른 고급 언어보다 더 많은 코드(지구상)가 JavaScript로 작성됩니다. 그리고 그것은 사실이며 절대 사라지지 않습니다 죄송합니다 롤

이 트롤보다 더 진지한 분들을 위해 https://deeplearnjs.org를 확인하세요 ... tensorflow의 영향을 받고 Google의 지원을 받습니다... 처음부터 시작하는 것보다 Node.js로 이식하는 것을 고려할 수 있습니다.

@somombo 네, 정말 재미있을 것 같습니다. RE: tensorflow + deeplearnjs, esp 참조:

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

@AyalaSaenzJorge 이것은
@somombo는 8월 26일에 내가 왜 deeplearnjs가 이 토론과 관련이 없는지 설명하는 내 댓글을 참조하세요.

좋아요 댓글 죄송합니다.

엘 딕. 2017년 12월 12일 오후 6시 46분, "필립 다브로스키" 알림 @github.com
기록:

@AyalaSaenzJorge https://github.com/ayalasaenzjorge 이것은 장소입니다
독단적인 파이어스타터가 아닌 유익한 의견.
@somombo https://github.com/somombo 8월 26일 제 댓글을 봐주세요
여기서 deeplearnjs가 이 토론과 관련이 없는 이유를 설명합니다.

—
당신이 언급되었기 때문에 이것을 받는 것입니다.
이 이메일에 직접 답장하고 GitHub에서 확인
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/37#issuecomment-351232483 ,
또는 스레드 음소거
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AeZvKtru1EQjtRnoz6ZR36Kh-DTfVNozks5s_xBVgaJpZM4Ge5NV
.

+1

@cpple +1을 추가하지 마십시오. 노이즈가 발생하고 반응으로 대체되었습니다. 첫 댓글에 엄지손가락을 치켜세워 보세요.

업데이트를 공유하고 싶습니다 -- 개선된 https://github.com/nikhilk/node-tensorflow 와 node.js의 예측/추론을 위해 TensorFlow 그래프(및 나중에 저장된 모델)를 사용하여 해당 지원을 제공할 계획입니다. 많은 사람들이 이 문제에 관심을 표명했기 때문에 공유하고자 합니다.

저는 deeplearnjs와 함께 작동하는 headless-gl 포크를 만들었습니다(이는 차례로 tensorflow와 함께 작동함). 이를 통해 모델을 node.js의 GPU에서 기본적으로 실행할 수 있습니다(지금까지는 OSX에서만 테스트되었습니다).

https://github.com/dfoody/headless-gl 에서 설치 지침과 기본 샘플을 찾을 수 있습니다.
물론 자세한 내용은 https://deeplearnjs.org 를 참조하세요.

OSX에 설치하는 일반적인 지침:

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

그리고 deeplearnjs와 함께 사용되는 방법을 보여주는 빠른 샘플:

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 커뮤니티와 공유해 주셔서 감사합니다. 하지만 "이는 tensorflow와 함께 작동합니다"라는 표현은 잘못된 것입니다. Deeplearn.js는 "TensorFlow API를 미러링하는 실행 모델"을 제공합니다.

또한 deeplearnjs가 이 토론과 관련이 없는 이유를 설명하는 8월 26일의 내 의견을 참조하십시오.

@nikhilk 놀랍습니다. 계속하십시오! 나는 당신의 프로젝트를 확실히 지켜볼 것입니다 ;-D

+1

propelml.org - 흥미롭게 보입니다. 나는 그것을 사용하지 않았지만 GPU가 활성화되어 브라우저와 노드 모두에서 실행됩니다.

@7ammer propelml.org는 다소 유망해 보입니다. 공유해주셔서 감사합니다 ;-)

NodeJS가 빠르기 때문입니다! ;NS

커뮤니티의 야심찬 구성원이 이 문제를 해결하고 TensorFlow contrib 코드베이스에 병합하는 영광을 원할 경우 내가 어떻게 할 것인지에 대한 몇 가지 팁이 있습니다. 나는 이것을하지 않을 것이라는 점을 유의하십시오.

당신은에 노드를 추가 할 수 있습니다 workspace.bzl TensorBoard가에 그랬던 것처럼 js.bzl .
TensorFlow는 rules_nodejs에 의존할 수 없습니다.

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__"],
)

이제 bazel run //tensorflow/contrib/node:generate 로 바꿀 수 있는 노드 프로그램(예: tsc.js )이 있다고 가정해 보겠습니다. Bazel에서 이를 수행할 수 있는 빠른 방법 중 하나는 tensorflow/contrib/node/defs.bzl 매크로를 정의하는 것입니다.

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"],
  )

이제 재미있는 부분을 위해. Node 표준 라이브러리 이외의 종속성이 전혀 없는 단일 .js 파일( tex.web 과 같이 30,000줄이 되어야 하는 경우에도)을 작성합니다. 이 프로그램의 입력은 ops.pbtxt 및 api_def/base_api 의 다른 모든 pbtxt 파일입니다. 이 프로그램의 출력은 이 예제를 기반으로 하는 TensorFlow C API 및 Node C++ Addon API 와 통신하는 정확히 하나의 거대한 C++ 파일입니다.

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"},
)

그런 다음 bazel build //tensorflow/contrib/node:tfnode.zip 하면 NodeJS 프로젝트가 모두 번들로 제공되고 NPM과 같은 장소에 배포할 준비가 되었습니다.

내가 이것을 작성했다면(그렇지 않을 것입니다) TensorFlow API 정의의 베어본 직접 매핑이 될 것입니다. 그런 다음 지역 사회의 친구들에게 도서관을 베니어판으로 만들도록 권장할 것입니다. 각기 다른 사용 사례에 맞는 친숙하고 현대적인 고급 관용적 JS 및 ML API에 대한 다양한 비전이 있습니다. 그러나 그들은 모두 이 바인딩을 공유할 수 있습니다.

이미 언어 바인딩을 생성한 예가 있습니다. 영감을 얻으 려면 tensorflow/go/genop/main.go 및 tensorflow/go/op/generate.go 를 참조하세요.

TensorFlow 팀이 지금 이것을 최우선 과제로 삼고 있는 것 같습니다: https://js.tensorflow.org/faq/

이 토론을 여기로 옮기고 싶을 수도 있습니다: https://github.com/tensorflow/tfjs/issues/36

C API에 대한 Node.js 바인딩의 진행 상황은 해당 문제에서 추적됩니다.

이 문제에 대한 업데이트로 - TFJS에 대한 Node.js 바인딩을 공개했습니다. https://github.com/tensorflow/tfjs-node

우리는 적절한 NPM 빌드를 얻기 위해 열심히 노력하고 있으며 곧 출시할 것입니다!

이 문제를 닫겠습니다. 추가 업데이트를 위해 tensorflow/tfjs 및 tensorflow/tfjs-node를 추적하세요.

관련되고 관심이 있을 수 있음: Webassembly를 통해 브라우저에서 TF를 실행할 수 있었습니다. 데모는 https://humantoanimal.com 을 참조

@nuchi , C API에서 WebAssembly로 필요한 TensorFlow 코드를 컴파일했습니까? 아니면 TensorFlow.js를 사용하고 있습니까?

@lastmjs 제가 제공한 링크에 자세히 설명되어 있습니다. 짧은 버전: Webassembly를 XLA 컴파일 대상으로 추가했습니다. 나는 어떤 식으로든 Tensorflow.js를 사용하지 않았습니다.

@nuchi 수고하셨습니다 ! 여기에서 TensorFlow에 대한 또 다른 WebAssemble 연구를 알고 있습니다.
https://medium.com/@tomasreimers/compiling -tensorflow-for-the-browser-f3387b8e1e1c

이에 대한 공식적인 진전이 있어 다행입니다. JS의 용이함과 구성 가능성으로 손끝에서 빠른 병렬 GPU 컴퓨팅 성능을 갖고 싶습니다.

얼마 전에 TensorFlow용 NodeJS 바인딩 작업을 시작했지만 최근에는 이에 할애할 시간이 별로 없었습니다.

개념은 @jart 가 제안한 접근 방식과 유사합니다.

나는 이 프로젝트를 위해 세 가지 목표를 염두에 두었습니다.

1. tensorflow를 빌드하거나 설치할 필요가 없습니다.

대신한다 다운로드하여 사용하는 사전 내장, 멀티 플랫폼 파이썬 바이너리를하고 즉시 필요한 모든 소스 파일을 다운로드 할 수 있습니다.

2. API의 완전한 C++ 또는 JS 재생 또는 추상화가 필요하지 않습니다.

대신 C API와 완전한 1:1 인터페이스를 제공 하여 가능한 한 제공 해야 합니다.

3. C API 바인딩 을 손으로 유지하지 마십시오.

대신 swig 스크립트 를

나는 이것과 꽤 멀리 떨어져 있었지만 마지막으로 나는 TF_Session 관련 segfaults에 문제가 있었다는 것을 기억합니다.

지금은 먼지만 쌓이는 중이므로 누군가 뛰어들어 이를 도와주고 싶다면 기꺼이 PR을 받겠습니다.

해결됨에 따라 종료