โครงการ TensorFlow เปิดตัวโครงการย่อย TensorFlow.js สำหรับการพัฒนาโมเดล deep learning บนเบราว์เซอร์หรือ Node.js (กำลังพัฒนา) โดยมุ่งเป้าจะทำให้โมเดล deep learning ที่รันบนจาวาสคริปต์นี้เร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์แบบเดียวกับโครงการหลัก

การรันโมเดลบนเบราว์เซอร์จะอาศัย WebGL ในการเชื่อมต่อกับชิปกราฟิกเพื่อเร่งความเร็ว ขณะที่การรันบน Node.js เตรียมจะรองรับทั้งบนชิปกราฟิก, ซีพียู, และ TPU ชิปสำหรับ deep learning ของกูเกิลเอง

โครงการ TensorFlow.js เป็นการพัฒนาต่อมาจาก deeplearn.js ที่เปิดตัวไปปีที่แล้ว แต่พัฒนาต่อเพิ่มเลย์เยอร์สำเร็จรูปเข้ามาโดยใช้ API ที่ใกล้เคียงกับ Keras

ความพิเศษของ TensorFlow.js คือมันเปิดตัวพร้อมกับโครงการ TensorFlow.js converter สำหรับแปลง TensorFlow SavedModel เป็น Web Model อย่างไรก็ดี ตอนนี้เลย์เยอร์ต่างๆ ยังอิมพลีเมนต์ไม่ครบถ้วน ทำให้โมเดลจำนวนหนึ่งแปลงมาไม่ได้ โดยโครงการระบุว่ารองรับโมเดลเกี่ยวกับภาพเป็นส่วนใหญ่ เช่น MobileNet หรือ SqueezeNet

ทางโครงการ TensorFlow สัญญาว่าจะรองรับภาษา Swift ภายในเดือนเมษายนนี้ แต่ตอนนี้ตัวโครงการยังไม่เปิดออกมาแต่อย่างใด

ที่มา - Medium:TensorFlow