開源TensorSpace.js:基於瀏覽器的神經網絡3D可視化框架

TensorSpace.js提供了開源的,基於瀏覽器的神經網絡數據可視化框架,通過支持使用TensorFlow.jsKeras或TensorFlow創建的預先訓練好的模型來完善日益增長的機器學習需求。

該項目幫助前端開發人員可視化機器學習模型架構,以及內部功能抽象、中間數據操作和最終推論生成的過程。

TensorSpace.js使用Three.js作爲其底層3D繪圖API。該項目添加了功能和時序模型的數據可視化,包括LeNet、AlexNet、YOLOv2、ResNet-50、Vgg16、ACGAN、MobileNetv1、Inceptionv3等等。可以在TensorSpace.js Playground查看各個模型的示例。

TensorSpace層提供了一個容器來展示內部層數據和結構的3D可視化,包括如密度、扁平化、形變、池化等功能,在某種程度上會讓那些使用機器學習API工作的人感到很熟悉。

想要開始使用TensorSpace.js,首先要通過npm或yarn安裝它:

npm install tensorspace

# or

yarn add tensorspace

然後根據TensorSpace.js HelloWorld文檔進行操作,或根據這個例子使用CodePen

https://codepen.io/syt123450/pen/YRwZGg

最新的TensorSpace.js 0.2版本中添加了很多功能,並修改了一些錯誤。儘管該項目還沒有發佈穩定的版本,但是它也提供了一系列有用的機器學習數據可視化工具。

TensorSpace.js是在Apache 2許可證下的開源軟件項目。可以通過TensorSpace.js GitHub項目對它作出貢獻或反饋,但必須遵守TensorSpace.js的貢獻指南

查看英文原文TensorSpace.js Delivers Neural Network 3D Visualization Framework

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