本文將幫助經驗豐富的Java/JavaScript開發人員在無需事先了解Python的情況下，通過TensorFlow生態系統更好的使用機器學習/深度學習。
背景
即便它是一種利己技術，但使用它也需要掌握不同的編程技能。
我們可以通過很多工具和庫使用它，如Numpy、Keras和TensorFlow。但大多數工具和庫都是圍繞R、MATLAB和Python。
所以，現在的問題是重新分配（現有的）面向C、C++和Java等語言方面有一定基礎的人的網絡社區。
方案
當今大部分人錯誤的以為，TensorFlow只為Python及其相關軟件提供服務。事實上，如果你是一名經驗豐富的Java/JS程序員，並且不怕損壞你的ML/DL，那麼你也可以。
解決方案是使用TensorFlow for Java和TensorFlow.js.
具體操作
Java
要從Java開始，你需要首先設置一個Maven項目，並在你的n.pom.xml中填以下必填項。
這是對兩個庫的枚舉
即，libtensorflow
libtensorflow_jni
使用它們封裝TensorFlow C++庫和JNI連接器。以便通過Java程序訪問它。
當然，你還可以勾選以下選項幫助GPU加速。（默認情況下，它工作能力在CPU能力上。）
現在，你可以在Java上使用TensorFlow了。並且你可以使用下面的測試程序來檢查環境。
如圖。首先，在Const創建一個操作圖。接下來賦一個初始值，然後通過運行來獲取它進一步的結果。
Javascript
要使用JavaScript，你只需要下載一個由CDN提供的包。你也可以通過NPN獲得。但建議使CDN,因為CDN更容易運行。
將下面的腳本標記添加到HTML文件中。
如圖。現在，你可以測試TensorFlow特性了。比如訓練，重新培訓或將現有模型轉換為與JavaScript兼容的模型，然後插入瀏覽器中。
如果要進行測試，建議你使用以下代碼。
這是用均方誤差和梯度下降訓練的基本線性回歸模型。
原創文章，作者：投稿專員，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hk/n/274486.html
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