tfjs-node：Node.js 版本的 TensorFlow
不久前 Google 發表了 TensorFlow.js，終於把 TensorFlow 帶到瀏覽器上，不過對 Node.js 仍然不支援。現在 Google 終於把測試版本的 TensorFlow 丟到 npm 上了！
安裝 TensorFlow.js
首先透過 npm（或 yarn 也行）安裝 TensorFlow.js 和 TensorFlow.js 的 Node.js 版本：
npm install @tensorflow/tfjs
npm install @tensorflow/tfjs-node
之後再安裝對應版本的 NVDIA CUDA、cuDNN 就可以啦！
值得注意的是：
- tfjs-node 還在測試中（Under development），可能不適合正式環境使用。
- 目前只有 Linux、macOS 可以使用，~~Windows 的使用者可能無法。~~Windows 也能用啦！
開始使用 TensorFlow.js
首先要引入 TensorFlow.js：
const tf = require('@tensorflow/tfjs');
require('@tensorflow/tfjs-node');
tf.setBackend('tensorflow');
之後 TensorFlow 就會放在 tf 這個全域變數裡，接著我們改寫官方的範例來試試看 tf.js。
async function myFirstTfjs() {
// Create a simple model.
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));
// Prepare the model for training: Specify the loss and the optimizer.
model.compile({
loss: 'meanSquaredError',
optimizer: 'sgd'
});
// Generate some synthetic data for training. (y = 2x - 1)
const xs = tf.tensor2d([-1, 0, 1, 2, 3, 4], [6, 1]);
const ys = tf.tensor2d([-3, -1, 1, 3, 5, 7], [6, 1]);
// Train the model using the data.
await model.fit(xs, ys, {epochs: 250});
// Use the model to do inference on a data point the model hasn't seen.
// Should print approximately 39.
const output = model.predict(tf.tensor2d([20], [1, 1])).toString()
console.log(output);
}
myFirstTfjs();
這個範例用來預測 $y=2x-1$ 這個方程式，而我們在 model.predict 的地方預測了 $20$，預期出來的結果應該要是 $39$。而這是我的預測結果：
[[38.4072647],]
還蠻接近 39 的。
上面的範例取自官方的 tfjs-examples，而為了適應後端環境，我只將最後的 document.getElementById(...).innerText += 改成 console.log 而已。如果有興趣，也能把手寫辨識的範例抓下來跑看看。