Paddle.js瀏覽器中的深度學習框架

Paddle.js是百度Paddle的web方向子項目，是一個運行在瀏覽器中的開源深度學習框架。Paddle.js可以加載提前訓練好的paddle模型，或者將paddle hub中的模型通過paddle.js的模型轉(zhuǎn)換工具變成瀏覽器友好的模型進行在線推理預測使用。目前，paddle.js僅可以在支持webGL的瀏覽器中運行。

## CPU版本安裝命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle

## GPU版本安裝命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu

主要特點

模塊化

Paddle.js項目基于Atom系統(tǒng)構建，該系統(tǒng)是一個通用框架，可支持WebGL上的GPGPU操作。 它非常模塊化，可以通過利用WebGL來更快地執(zhí)行計算任務。

瀏覽器覆蓋范圍

• PC: Chrome, firefox
• Mac: Chrome, Safari
• Android: Baidu App , UC, Chrome and QQ Browser

支持的操作

目前，Paddle.js只支持有限的一組算子操作。如果模型中使用了不支持的操作，那么padde.js將運行失敗并提示模型中有哪些op算子目前還不支持。

加載和運行模型

如果原始模型是瀏覽器友好的model格式, 使用 paddle.load()接在模型。

import {runner as Paddlejs} from 'paddlejs';

const paddlejs = new Paddlejs({
        modelPath: 'model/mobilenetv2', // model path
        fileCount: 4, // model data file count
        feedShape: {  // input shape
            fw: 256,
            fh: 256
        },
        fetchShape: [1, 1, 1920, 10],  // output shape
        fill: '#fff',   // fill color when resize image
        needBatch: true, // whether need to complete the shape to 4 dimension
        inputType: 'image' // whether is image or video
    });

// load paddlejs model and preheat
await paddlejs.loadModel();

// run model
await paddlejs.predict(img, postProcess);

function postProcee(data) {
    // data為預測結(jié)果
    console.log(data);
}

對于前輸入處理的有關詳細信息，請參閱feed文檔。

對于得到結(jié)果后輸出處理的有關詳細信息，請參閱fetch文檔。

運行Paddle.js提供的轉(zhuǎn)換器腳本

模型轉(zhuǎn)換器需要輸入一個Paddle格式的model，可以是Paddle Hub中的model，運行轉(zhuǎn)換器將會得到paddle.js的JSON格式model。

Web友好的model格式

上面的轉(zhuǎn)換腳本生成兩種類型的文件：

• model.json (數(shù)據(jù)流圖和權重清單文件)
• group1-shard*of* (二進制權重文件的集合)