はじめてのdeeplearn.js - Qiita
Googleが発表したdeeplearn.jsで、学習から推論までを試してみます。 個人的に一番グッときたのはWebGLを介したGPUの利用です。過去のディープラーニングライブラリはたいていCUDAをバックエンドに利用しており、nVidiaの比較的新しいGPUを積んだマシンでしかGPUの恩恵が得られません。私が主に利用しているマシンはMacBook Pro(13inch Mid2012)ですが、Intel HD Graphics 4000 というオンチップGPUが載っています。nVidiaには全然劣りますが数百GFLOPSは出るようですので、学習も多少は速くなるのでは、という期待があります。 公式のチュートリアル等から見る感じですと、TensorFlowで学習をしたモデルをブラウザで推論に使う、というような使い方が普通かと思いますが（当然、JavaScriptにしたモチベはそこなのでしょう
Google が、Webブラウザ上 で 機械学習 と 深層学習 を 実行するための JavaScript ライブラリ deeplearn.js を リリース - Qiita
and then write a function that trains on a batch of colors. Note that we wrap the call for the session to train within a math.scope callback. Using math.scope is obligatory here (and in other parts of the code) because it allows deeplearn.js to reap resources (such as data on the GPU) once they are no longer needed. Also note that the train1Batch method accepts a shouldFetchCost parameter. This al
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