本文将介绍如何使用 npm 包 @tensorflow/tfjs-backend-cpu，这是一个让 TensorFlow.js 在 CPU 上运行的后端。
安装
使用 npm 安装 @tensorflow/tfjs-backend-cpu：
npm install @tensorflow/tfjs-backend-cpu
注意：在使用 @tensorflow/tfjs-backend-cpu 之前，您需要先安装 TensorFlow.js。
使用
在您的代码中引入 @tensorflow/tfjs-backend-cpu：
// 引入 TensorFlow.js import * as tf from '@tensorflow/tfjs'; // 引入 @tensorflow/tfjs-backend-cpu import '@tensorflow/tfjs-backend-cpu';
现在，您可以让 TensorFlow.js 在 CPU 上运行。以下是一个简单的示例：
// 创建张量 const tensor = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]); // 打印张量 tensor.print();
输出：
Tensor
[[1, 2],
[3, 4]]深度和学习
@tensorflow/tfjs-backend-cpu 使 TensorFlow.js 在 CPU 上运行，这意味着您可以训练更大的模型，而无需使用昂贵的 GPU。
深度学习需要对大量数据进行训练，因此需要强大的计算能力。使用 @tensorflow/tfjs-backend-cpu，您可以将计算转移到 CPU 上，从而释放 GPU 的负担。
指导意义
在使用 @tensorflow/tfjs-backend-cpu 时，请注意以下几点。
CPU 与 GPU 的区别
CPU 与 GPU 在处理数据时有所不同。GPU 是专门为高性能计算而设计的，能够以并行方式处理大量数据。而 CPU 的处理速度稍慢，但可以同时处理多个任务。
由于特定计算任务的性质，某些情况下 CPU 的性能可能优于 GPU。在这种情况下，使用 @tensorflow/tfjs-backend-cpu 可以提高训练速度。
模型性能
使用 @tensorflow/tfjs-backend-cpu 可以大大加快训练速度，但也可能会影响模型性能。建议在使用 @tensorflow/tfjs-backend-cpu 之前，先考虑模型的需求和数据量，再做决定。
示例代码
以下是一个使用 @tensorflow/tfjs-backend-cpu 的完整示例：
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