背景和介绍
webnn 是一个 JavaScript 库，用于在 Web 上进行机器学习。它提供了一个简单的接口，使开发人员能够使用深度学习模型进行推理，而无需涉及任何底层实现的细节。webnn 是由 Google Chrome 团队开发的，并已在 Chrome 浏览器中实现。
npm 是一个旨在为 Node.js 生态系统提供包管理服务的在线库。它是 Node.js 包管理器，可以用于安装和管理 Node.js 依赖项。使用 npm，我们可以轻松地安装 webnn，使其易于在项目中使用。
本文将介绍如何使用 npm 安装和配置 webnn，并提供一些示例代码，以帮助你开始使用它。
安装和配置
1. 安装 Node.js 和 npm
首先，我们需要安装 Node.js 和 npm。请在 官方网站 上下载和安装最新版本的 Node.js，并根据安装程序说明安装 npm。
你可以在终端中输入以下命令来检查 Node.js 和 npm 是否已正确安装：
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如果一切顺利，你应该能看到 Node.js 和 npm 版本号输出。
2. 创建新项目
接下来，我们将创建一个新项目来使用 webnn。在适当的目录下使用命令行工具，并运行以下命令：
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该命令将创建一个名为 my-webnn-project 的新目录，并将其作为当前工作目录。然后，我们运行 npm init -y 命令来创建一个新的 package.json 文件，其中包含项目的所有信息。
3. 安装 webnn
现在，我们已经准备好安装 webnn。使用以下命令：
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该命令将下载并安装 webnn，同时更新我们的 package.json 文件以反映这个新依赖项。
4. 引入 webnn
一旦 webnn 安装成功，我们可以在项目中引入它。我们可以将以下代码添加到我们项目的 index.html 文件中来引用它：
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这将使 webnn 可以在页面上使用。
5. 开始使用 webnn
现在，我们已经成功安装并配置了 webnn，可以开始使用它进行机器学习。以下是一个简单的示例代码，用于将一个预训练好的模型加载到浏览器中，并使用其进行图像分类：
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该代码使用 ONNX 模型格式，将其加载到浏览器中，然后使用从图像生成的输入张量对其进行推理。最后，它输出预测标签，这是基于输出张量的结果。
总结
本文提供了一个详细的 npm 包 webnn 的使用教程，帮助你开始使用这个强大的机器学习库。我们在介绍了安装和配置步骤之后，提供了一个简单的示例代码，以帮助您更深入地了解如何在浏览器上使用 webnn 进行机器学习，并为您的项目带来更好的结果。希望本文能对您有所帮助！
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