Deeplearn.js：或將成為「藍領」程序員的救命稻草？

在這個大數據和人工智慧興起的時期，機器學習正在把我們帶向一個新的領域，但機器學習技術現階段發展仍不夠成熟，我們觸及到的還僅僅是表層技術。

月初，IBM發布了Watson機器學習，Tensorflow也將機器學習添加到了移動設備中。Stack Overflow通過調查薪酬發現，DevOps和機器學習專家成為了程序員中的佼佼者。許多大型公司非常渴求能夠編碼ML和深度學習的程序員，但ML系統的開發通常只局限於具有計算資源和會使用ML庫的技術專家。deeplearn.js是一個用於機器學習的開源JavaScript庫，它的發布，會不會給缺少編碼ML和深度學習程序員的市場帶來轉機?

Deeplearn.js將機器學習引入瀏覽器

deeplearn.js是用於機器學習的web加速JavaScript開源庫，針對ML系統開發的主要優勢是deeplearn.js可完全在瀏覽器中運行，無需安裝、沒有後端。客戶端ML庫可作為互動式解釋的平台，用於快速原型化和可視化，支持離線計算。倘若沒有其他編程軟體，瀏覽器可能會成為最受歡迎的編程工具之一。

web機器學習庫並不算是一個新工具，但它有一個致命的缺點：Javascript的速度限制以及推理局限性。deeplearn.js正是利用WebGL在GPU上執行計算，打破了傳統web機器學習庫的限制，提供顯著的加速，使web機器學習庫具備完全反向傳播的能力。

此外，deeplearn.js中還包含兩個API，即延遲執行模型(如TensorFlow)和即時執行模型(如NumPy)。

deeplearn.js還具有最常用的TensorFlow操作版本，隨著deeplearn.js的發布，從TensorFlow檢查點導出權重的工具也會供給用戶使用，用戶可以網頁中運行預先訓練的模型以及進行deeplearn.js推理，所有工作都在瀏覽器中完成，無需編寫一行代碼。

deeplearn.js庫可用於從事教育、模型理解以及藝術項目等。感興趣的話，可以去試用，最後附上網址：https://pair-code.github.io/deeplearnjs/ 。

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