NPM 包 recurrent-js-gpu 使用教程

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介绍

recurrent-js-gpu 是一个使用 GPU 进行深度学习的 JavaScript 库,使用该库可以更快速地进行神经网络的训练。其支持了包括 LSTM 和 RNN 在内的多种网络类型,并且提供了可视化的工具,可以方便地查看网络中神经元的状态和训练过程中的比较情况。本教程将介绍 recurrent-js-gpu 的使用方法。

安装

要在自己的项目中使用 recurrent-js-gpu,可以使用 npm 进行安装。在终端中执行以下命令即可:

例子

以下代码展示了使用 recurrent-js-gpu 进行 LSTM 网络训练和测试的流程:

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上面的代码中我们首先导入了 recurrent-js-gpu 库,然后使用其中的 layers 模块创建了一个 LSTM 神经网络。接着我们设置了网络的训练参数,并将训练数据传递给 train 方法开始训练网络。最后,我们使用 run 方法对新数据进行预测,并输出预测结果。

指南

接下来,我们将详细介绍 recurrent-js-gpu 中常用的一些方法和类。

Network

Network 类是 recurrent-js-gpu 中最重要的类之一。它是神经网络的核心类,包含了用于网络训练和预测的各种方法。在创建 Network 实例时,需要向其传递一个由 layers 模块提供的层类型数组。

创建网络后,我们可以使用 train 方法进行训练,使用 run 方法进行预测。具体实现方法可以如上例所示。

layers 模块

layers 模块提供了常用神经网络层的创建方法,在构建神经网络时经常用到。以下是该模块提供的层类型:

  • layers.dense(size[, activation]):全连接层,包含 size 个神经元。可选地,可以指定一个激活函数。
  • layers.lstm(count):LSTM(长短期记忆)层,包含 count 个 LSTM 单元。
  • layers.gru(count):GRU(门控循环单元)层,包含count个GRU单元。
  • layers.recurrent(_):通用的循环层。

以上每一个方法都返回一个层类型,可以传递给 Network 类的构造函数。

optimize 模块

optimize 模块提供了用于训练网络的优化器。以下是该模块提供的优化器类型:

  • optimize.sgd(rate):随机梯度下降(SGD)优化器,使用给定的学习率进行训练。
  • optimize.adam(rate):Adam 优化器,使用给定的学习率进行训练。

优化器实例可以用作训练参数中 optimizer 属性的值。

可视化

recurrent-js-gpu 支持将网络状态可视化,以便更好地了解训练过程中神经元和权重的变化。为此,我们可以使用该库附带的可视化工具。

要使用可视化工具,首先需要启动一个 HTTP 服务(例如使用 Python 提供的简单服务器):

然后,在训练网络时,将 monitor 选项设置为 true

稍等片刻,然后打开浏览器,访问 http://localhost:8000/monitor.html。在这个页面上,您应该可以看到网络中每个神经元的状态和权重变化。如果您按下“同步”按钮,此视图将始终显示最新内容。

结论

本文介绍了 recurrent-js-gpu 的使用方法。通过本文的学习,您现在应该掌握了使用 recurrent-js-gpu 创建和训练深度神经网络的基本技能。另外,您也了解了可视化工具以及 layers 模块和 optimize 模块中提供的有用函数。希望您可以通过这个工具深入了解深度学习,更好地探索 AI 的未来发展。

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