开源 TensorSpace.js:基于浏览器的神经网络 3D 可视化框架

VioletLydia 发布于1年前
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TensorSpace.js 提供了开源的,基于浏览器的神经网络数据可视化框架,通过支持使用 TensorFlow.jsKeras 或 TensorFlow 创建的预先训练好的模型来完善日益增长的机器学习需求。

该项目帮助前端开发人员可视化机器学习模型架构,以及内部功能抽象、中间数据操作和最终推论生成的过程。

TensorSpace.js 使用 Three.js 作为其底层 3D 绘图 API。该项目添加了功能和时序模型的数据可视化,包括 LeNet、AlexNet、YOLOv2、ResNet-50、Vgg16、ACGAN、MobileNetv1、Inceptionv3 等等。可以在 TensorSpace.js Playground 查看各个模型的示例。

TensorSpace 层 提供了一个容器来展示内部层数据和结构的 3D 可视化,包括如密度、扁平化、形变、池化等功能,在某种程度上会让那些使用机器学习 API 工作的人感到很熟悉。

想要开始使用 TensorSpace.js,首先要通过 npm 或 yarn 安装它:

 复制代码

npm install tensorspace

# or

yarnaddtensorspace

然后根据 TensorSpace.js HelloWorld 文档 进行操作,或根据这个 例子使用 CodePen

https://codepen.io/syt123450/pen/YRwZGg

最新的 TensorSpace.js 0.2 版本 中添加了很多功能,并修改了一些错误。尽管该项目还没有发布稳定的版本,但是它也提供了一系列有用的机器学习数据可视化工具。

TensorSpace.js 是在 Apache 2 许可证下的开源软件项目。可以通过 TensorSpace.js GitHub 项目 对它作出贡献或反馈,但必须遵守 TensorSpace.js 的贡献指南

查看英文原文: TensorSpace.js Delivers Neural Network 3D Visualization Framework

开源 TensorSpace.js:基于浏览器的神经网络 3D 可视化框架

查看原文: 开源 TensorSpace.js:基于浏览器的神经网络 3D 可视化框架

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