大唐官府服务器比武在哪_大唐官府秒几「2021大唐官府怎么玩」

　　项目可以让你利用WebGL在GPU驱动的、你的欣赏器上运行练习好的Keras模子。模子直接根据KerasJSON格式设置文件和关联的HDF5权重而序列化（serialized）。

　　项目地点：https://github.com/transcranial/keras-js

　　互动演示

　　用于MNIST的根本卷积网络

　　在MNIST上练习的卷积变自编码器（ConvolutionalVariationalAutoencoder）

　　在ImageNet上练习的50层的残差网络（ResidualNetwork）

　　在ImageNet上练习的InceptionV3

　　用于IMDB感情分类的双向LSTM

　　为什么要做这个项目？

　　消除对后端底子办法或API调用的需求

　　完全将盘算卸载到客户端欣赏器

　　互动应用程序

　　利用方法

　　查察demos/src/获取真实案例的源代码。

　　1.对Model和Sequential都实用

　　model=Sequential()

　　model.add(...)

　　...

　　...

　　model=Model(input=...,output=...)

　　一旦练习完成，生存权重和导出模子架构设置：

　　model.save_weights('model.hdf5')

　　withopen('model.json','w')asf:

　　f.write(model.to_json())

　　拜见演示的jupyternotebooks相识详情：demos/notebooks/

　　2.在HDF5权重文件上运行编码器脚本：

　　$pythonencoder.py/path/to/model.hdf5

　　这将在同一个文件夹中产生两个用作HDF5权重的文件：model_weights.buf和model_metadata.json

　　3.Keras.js所需的三个文件：

　　模子文件：model.json

　　权重文件：model_weights.buf

　　权重元数据文件：model_metadata.json

　　4.GPU支持由weblas(https://github.com/waylonflinn/weblas)驱动。将Keras.js和Weblas库包罗进去：

　　src="lib/weblas.js"/

　　src="dist/keras.js"/

　　5.创建新模子

　　实例化时，数据通过XHR（雷同域或要求CORS）加载，层被初始化为有向无环图。当这些步调完成之后，类方法ready()返回一个办理题目的Promise。然后，利用perdict()让数据通过模子，这也会返回一个Promise。

　　constmodel=newKerasJS.Model({

　　filepaths:{

　　model:'url/path/to/model.json',

　　weights:'url/path/to/model_weights.buf',

　　metadata:'url/path/to/model_metadata.json'

　　}

　　gpu:true

　　})

　　model.ready().then(()={

　　//inputdataobjectkeyedbynamesoftheinputlayers

　　//or`input`forSequentialmodels

　　//valuesaretheflattenedFloat32Arraydata

　　//(inputtensorshapesarespecifiedinthemodelconfig)

　　constinputData={

　　'input_1':newFloat32Array(data)

　　}

　　//makepredictions

　　//outputDataisanobjectkeyedbynamesoftheoutputlayers

　　//or`output`forSequentialmodels

　　model.predict(inputData).then(outputData={

　　//e.g.,

　　//outputData['fc1000']

　　})

　　})

　　可用的层

　　高级激活:LeakyReLU,PReLU,ELU,ParametricSoftplus,ThresholdedReLU,SReLU

　　卷积:Convolution1D,Convolution2D,AtrousConvolution2D,SeparableConvolution2D,Deconvolution2D,Convolution3D,UpSampling1D,UpSampling2D,UpSampling3D,ZeroPadding1D,ZeroPadding2D,ZeroPadding3D

　　内核:Dense,Activation,Dropout,SpatialDropout2D,SpatialDropout3D,Flatten,Reshape,Permute,RepeatVector,Merge,Highway,MaxoutDense

　　嵌入:Embedding

　　归一化:BatchNormalization

　　池化:MaxPooling1D,MaxPooling2D,MaxPooling3D,AveragePooling1D,AveragePooling2D,AveragePooling3D,GlobalMaxPooling1D,GlobalAveragePooling1D,GlobalMaxPooling2D,GlobalAveragePooling2D

　　循环:SimpleRNN,LSTM,GRU

　　包装器:Bidirectional,TimeDistributed

　　还没有实现的层

　　如今还不能直接实现Lambda，但终极会创建一个通过Java界说盘算逻辑的机制。

　　内核:Lambda

　　卷积:Cropping1D,Cropping2D,Cropping3D

　　本地毗连:LocallyConnected1D,LocallyConnected2D

　　噪声:GaussianNoise,GaussianDropout

　　备注

　　WebWorker及其限定

　　Keras.js可以与主线程分开单独运行在WebWorker中。由于Keras.js会实行大量同步盘算，这可以防止该UI受到影响。但是，WebWorker的最大限定之一是缺乏canvas访问（以是要用WebGL）。以是在单独的线程中运行Keras.js的长处被必须运行在CPU模式中的要求抵消了。换句话说，在GPU模式中运行的Keras.js只能运行在主线程上。

　　WebGLMAX_TEXTURE_SIZE

　　在GPU模式中，张量对象被编码成了盘算之前的WebGLtextures。这些张量的巨细由gl.getParameter(gl.MAX_TEXTURE_SIZE)限定，这会根据硬件或平台的状态而有所差别。参考https://webglstats.com/相识典范的预期值。在im2col之后，卷积层中大概会有一个题目。比如在InceptionV3网络演示中，第一层卷积层中im2col创造了一个22201x27的矩阵，并在第二层和第三层卷积层中创造21609x288的矩阵。第一个维度上的巨细高出了MAX_TEXTURE_SIZE的最大值16384，以是必须被分割开。根据权重为每一个分割开的张量实行矩阵乘法，然后再组合起来。在这个案例中，当createWeblasTensor()被调用时，Tensor对象上会提供一个weblasTensorsSplit属性。相识其利用的例子可查察src/layers/convolutional/Convolution2D.js

　　开辟/测试

　　对于每一个实现的层都存在广泛的测试。查察notebooks/获取为全部这些测试天生数据的jupyternotebooks。

　　$npminstall

　　要运行全部测试，实行npmrunserver并访问https://localhost:3000/test/。全部的测试都会主动运行。打开你的欣赏器的开辟工具获取额外的测试数据信息。

　　对于开辟，请运行：

　　$npmrunwatch

　　编辑src/中的恣意文件都会触发webpack来更新dist/keras.js。

　　要创建生产型的UMDwebpack版本，输出到dist/keras.js，运行：

　　$npmrunbuild

　　证书

　　MIT：https://github.com/transcranial/keras-js/blob/master/LICENSE

　　文章泉源：呆板之心

　　《Node.js项目实战：从编写代码到服务器摆设以实现一个根本功能完备的论坛体系入手，以实现业务逻辑为主，力图显现编写Node.js项目标整个流程。同时在实现过程中也会先容各种常用模块的根本利用方法，比如express、supertest、mocha、passport、mysql、pm2、async、webpack等。点击下方二维码查察课程详情