Deno 是一个新兴的 JavaScript 和 TypeScript 的运行时环境,具有类似 Node.js 的功能,但更加安全、内置了模块管理器和类型检查器等特性。随着人工智能和机器学习的快速发展,越来越多的机器学习库也开始在 Deno 上出现。本文将介绍如何在 Deno 中使用机器学习库,以便于快速搭建自己的 AI 应用。
安装机器学习库
与 Node.js 不同,Deno 并没有自带 npm 或 yarn 等包管理器。因此,我们需要手动下载和安装机器学习库。以 TensorFlow.js 为例,我们可以执行以下命令来安装它:
deno install --allow-net https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs-node-gpu/deno/cjs/download.js
上述命令中,--allow-net
参数允许 Deno 访问互联网上的下载链接。
引入和使用机器学习库
安装好机器学习库之后,我们就可以在 Deno 中引入它,并使用其中的 API 了。
以 TensorFlow.js 为例,我们可以编写以下代码来构建一个简单的线性回归模型:
-- -------------------- ---- ------- ------ - -- -- ---- ---------------------------- -- ----------- ----- ----- - ---------------- --------------------------- ------ -- ----------- --- ---- -- ---- --------------- ----- ------------------- ---------- ----- --- -- ------ ----- -- - ---------------- -- -- -- -- --- --- ---- ----- -- - ---------------- --- -- -- -- --- --- ---- -- ---- ------------- --- - ------- --- ---------- -- - -- -------- ----- ------ - ------------------------------ --- ----- --------------- ---
运行上述代码可以看到,模型成功预测了 x=5
时对应的 y
值。
总结
使用 Deno 和机器学习库可以快速地搭建起自己的 AI 应用。虽然 Deno 还比较新,但随着其功能和社区的不断壮大,相信它将会成为开发人员进行各种应用开发的一个好选择。
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