前言
在现代 Web 应用开发中，前端开发越来越重要。随着人工智能及深度学习技术的发展，前端也开始涉及到这些领域。本文就是介绍一种可以在前端使用神经网络模型的 npm 包 vis-nn 的使用教程。
vis-nn 概述
vis-nn 是一种基于 TensorFlow.js 的神经网络可视化工具，可以在浏览器中实时可视化深度学习模型，非常适合教育及初学者使用。因为它不需要任何安装或编译，直接在浏览器使用即可。vis-nn 的主要特点包括：
- 可视化网络结构
- 支持多种网络模型，包括卷积神经网络、循环神经网络以及其他各种深度学习模型
- 支持自定义网络结构和参数
vis-nn 安装
vis-nn 是一个 npm 包，可以用以下命令安装：
npm install vis-nn
安装后，可以在项目中引入该包：
import * as nn from 'vis-nn'
vis-nn 使用
- 初始化 vis-nn
const container = document.getElementById('network-container')
const options = {}
const nnInstance = nn.create(container, options)以上代码初始化了一个 vis-nn 实例，并将其绑定到一个 HTML 元素容器 container 上。options 是一个可选参数对象，包括以下属性：
- width: 容器宽度，默认为 600
- height: 容器高度，默认为 400
- layout: 网络结构样式，默认为 'vertical'，也可以是 'horizontal'
- 添加网络节点
const inputLayer = nn.addNode('input', 784, { label: 'Input' })
const hiddenLayer = nn.addNode('dense', 64, { label: 'Hidden' })
const outputLayer = nn.addNode('output', 10, { label: 'Output' })以上代码添加了三个节点：一个输入节点（784 维）、一个 64 维的全连接层和一个输出节点（10 维）。每个节点有一个 label 属性，可以用于显示节点名称。可以通过 nn.removeNode(node) 方法移除指定节点。
- 添加网络连接
nn.addConnection(inputLayer, hiddenLayer, { label: 'Weight' })
nn.addConnection(hiddenLayer, outputLayer, { label: 'Weight' })以上代码添加了两个线性连接，分别连接输入与隐藏层、隐藏层与输出层，同时每个连接有一个 label 属性，可以用于显示连接权重值。可以通过 nn.removeConnection(connecton) 方法移除指定连接。
- 训练网络
vis-nn 提供了一些示例数据集，可以供用户尝试训练网络。例如 MNIST 数据集：
-- -------------------- ---- ------- ----- ------- - ------------------ ----- -------- ---- ----------------------------------------------------------------------- --------- ---------- ---------- ---------- ---------- -- ----- --------- - ------ ----- ---- - ------------------------- ----- ------- - ------------ ----- ----------------------- - ------- --- ---------- ----- ------- --
以上代码使用 MNIST 数据集，训练模型，有关模型的详细信息可以在训练后通过以下方法查看：
const modelSummary = nnInstance.getModelSummary() console.log(modelSummary)
- 预测结果
const image = dataset.getData('images')[0]
const prediction = nnInstance.predict(image)
console.log(prediction)以上代码对一个样例图像进行预测。
总结
vis-nn 是一种非常适合前端开发者学习和使用的深度学习可视化工具包。本文介绍了 vis-nn 的安装、使用及示例代码，希望能为读者提供一个基础的认知和学习工具。
来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/6005725481e8991b448e8659