TensorFlow.jsノードをNode-REDで使ってみる - Qiita
日立製作所OSSソリューションセンタの横井です。今回は、画像認識を行うNode-REDのTensorflow.jsノードの使い方をご紹介します。 Tensorflow.jsとNode-RED TensorFlow.jsとは、TensorFlowのJavaScript実装です。TensorFlow.jsを用いることで、ブラウザ上やサーバサイドのNode.jsで学習や推論処理をリアルタイムに実行できます。また、Node-REDは、主にIoT向けに開発されたピジュアルプログラミングツールです。InfoQの記事によると、2020年のトレンドとしてTensorlow.jsはEarly Majority、Node-REDはEarly Adoptersという流行っている/流行りつつあるOSSとして位置付けられています。 本記事では、これらトレンドの2つのOSSを組み合わせて何ができるか見てみましょう。
TensorSpace.js
The TensorSpace.js works well on Chrome, Safari, Firefox. TensorSpace is also compatible to mobile browsers. TensorSpace.org provides documents, downloads and live examples of TensorSpace.js. The source code of TensorSpace.js is available at Github. For questions, issues, and suggestions please use the issue section of the Github project.
TensorFlow.jsでPython学習済モデルを読み込み、ブラウザで予測結果を出力する - Qiita
はじめに TensorFlow Developer Summit 2018 にて Webブラウザ上で機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行などが可能になるJavaScriptライブラリ「TensorFlow.js」がGoogleによって公開されました。 今はやりっぽいのでJavascriptの勉強もかねてちょっと動かしてみました。 目的 Python モデルをTensorFlow.js で読み込む方法メモ 作ったもの Pythonのモデルを用いた推測結果をTensorFlow.jsのコンソール上で表示 コード https://github.com/hiyashichuka/tfjs-iris ※以下を参考にしました https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/tree/master/iris 環境 OS Windows 10 Bash
ml5js - もっと簡単にWeb上で機械学習を
MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました 機械学習を試してみたいと思うエンジニアは多数いるでしょう。しかし、その環境を作ったり、データ整備するのに時間がとられるとあって、躊躇してしまっている人も多いはずです。 そんな方にお勧めなのがml5jsです。Webブラウザ上で動かせますので、開始までの敷居は低いはずです。 ml5jsの使い方 デモが幾つもあります。まずは写真に写っているオブジェクト（今回はコマドリ）を特定するデモ。 Webカメラの映像からでも読み取ります。 携帯電話も認識します。iPodと出ることもありました。 テキストを生成するデモ。 記述した文脈を読み取りつつ、その後の文章を生成するデモ。 元の写真を別な写真風に描くデモ。 雰囲気がぐっと変わります。 もちろんこれもWebカメラの映像でも使えます。 顔などの特徴点
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用 TensorFlow.jsの基となったオリジナルの「TensorFlow」は、Googleが開発しオープンソースとして公開されている機械学習ライブラリです。Windows、Mac、Linuxなどに対応し、Python、C＋＋、Java、Goなどに対応したAPIを備えています。 今回発表されたTensorFlow.jsはそのJavaScript版で、Webブラウザ上で実行可能。TensforFlow.jsのAPIはオリジナルTensorFlowのPython APIのすべてをサポートしているわけではありませんが、似た設計となっており、機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行が可能なほか、学習済みモデルのインポートも可能。 WebGLを通じてGPUを利用した処理の高
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