人工智能与前端：如何利用`TensorFlow.js`和`ONNX.js`在浏览器端运行机器学习模型。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

人工智能与前端：浏览器端机器学习模型运行实战

各位朋友，大家好！今天我们来聊聊一个非常热门且实用的主题：人工智能与前端的结合，具体来说，就是如何利用 TensorFlow.js 和 ONNX.js 在浏览器端运行机器学习模型。

随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的应用场景需要将模型部署到客户端，特别是浏览器端。这样做有很多优势：

降低服务器压力： 将计算任务转移到客户端，可以大幅减轻服务器的负担，降低运营成本。
保护用户隐私： 数据处理在本地进行，避免了数据上传到服务器，更好地保护了用户的隐私。
提升用户体验： 本地计算速度更快，响应更及时，可以提供更流畅的用户体验。
离线运行能力： 即使在没有网络连接的情况下，部分模型也可以在本地运行。

TensorFlow.js 和 ONNX.js 是两个非常强大的 JavaScript 库，它们分别允许我们在浏览器端运行 TensorFlow 模型和 ONNX 模型。接下来，我们将深入探讨这两个库的使用方法，并通过实际案例演示如何在前端实现机器学习应用的部署。

一、TensorFlow.js 简介与实践

TensorFlow.js 是一个可以直接在浏览器和 Node.js 上运行机器学习模型的 JavaScript 库。它提供了灵活的 API，可以用于模型的训练、加载、推理等操作。

1.1 TensorFlow.js 的核心概念

Tensors: TensorFlow.js 的核心数据结构，类似于 NumPy 中的数组，用于存储多维数据。
Models: 表示一个机器学习模型，可以加载预训练的模型，也可以使用 TensorFlow.js API 构建自己的模型。
Layers: 构成神经网络的基本 building blocks，例如 Dense 层、Conv2D 层等。
Optimizers: 用于优化模型参数的算法，例如 Adam、SGD 等。

1.2 加载预训练模型

TensorFlow.js 支持加载多种格式的预训练模型，包括 TensorFlow SavedModel、Keras 模型、TensorFlow.js 模型等。

// 加载 TensorFlow.js 模型
async function loadModel() {
  const model = await tf.loadLayersModel('path/to/my_model/model.json');
  return model;
}

// 加载 TensorFlow SavedModel
async function loadSavedModel() {
  const model = await tf.loadGraphModel('path/to/saved_model/model.json');
  return model;
}

1.3 模型推理

加载模型后，就可以使用它进行推理，即对输入数据进行预测。

async function predict(model, inputData) {
  // 将输入数据转换为 Tensor
  const tensor = tf.tensor(inputData);

  // 执行推理
  const predictions = model.predict(tensor);

  // 获取预测结果
  const data = await predictions.data();

  return data;
}

1.4 一个简单的图像分类示例

下面是一个使用 TensorFlow.js 实现图像分类的简单示例。

HTML:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>Image Classification with TensorFlow.js</title>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/[email protected]/dist/tf.min.js"></script>
</head>
<body>
  <img id="image" src="image.jpg" width="224" height="224">
  <div id="prediction"></div>

  <script src="script.js"></script>
</body>
</html>

JavaScript (script.js):

async function runImageClassification() {
  const image = document.getElementById('image');
  const predictionDiv = document.getElementById('prediction');

  // 加载 MobileNet 模型
  const model = await tf.loadLayersModel('https://storage.googleapis.com/tfjs-models/tfjs/mobilenet_v1_1.0_224/model.json');

  // 预处理图像
  const tfImg = tf.browser.fromPixels(image);
  const resizedImg = tf.image.resizeBilinear(tfImg, [224, 224]);
  const expandedImg = resizedImg.expandDims(0);
  const normalizedImg = expandedImg.toFloat().div(tf.scalar(255));

  // 执行推理
  const predictions = await model.predict(normalizedImg).data();

  // 获取概率最高的类别
  const topK = await tf.topk(predictions, 5);
  const topIndices = await topK.indices.data();
  const topValues = await topK.values.data();

  // 加载 ImageNet 类别标签
  const response = await fetch('https://storage.googleapis.com/tfjs-models/tfjs/mobilenet_v1_1.0_224/imagenet_classes.json');
  const classes = await response.json();

  // 显示预测结果
  let result = '';
  for (let i = 0; i < 5; i++) {
    result += `${classes[topIndices[i]]}: ${topValues[i].toFixed(3)}<br>`;
  }
  predictionDiv.innerHTML = result;
}

runImageClassification();

在这个例子中，我们使用了 MobileNet 模型进行图像分类。首先，我们加载 MobileNet 模型，然后对输入图像进行预处理，包括调整大小、扩展维度和归一化。接着，我们使用模型进行推理，并获取预测结果。最后，我们加载 ImageNet 类别标签，并将概率最高的几个类别显示在页面上。

1.5 TensorFlow.js 的优势与局限

优势:

易于使用： TensorFlow.js 提供了简洁易用的 API，方便开发者快速上手。
跨平台： 可以在浏览器和 Node.js 上运行。
硬件加速： 支持 GPU 加速，可以大幅提升模型推理速度。

局限:

模型大小： 大型模型可能会导致浏览器加载时间过长。
性能限制： 与服务器端相比，浏览器端的计算能力仍然有限。
调试难度： 前端调试相对困难。

二、ONNX.js 简介与实践

ONNX.js 是一个 JavaScript 库，用于在浏览器和 Node.js 中运行 ONNX (Open Neural Network Exchange) 模型。 ONNX 是一种开放的模型格式，可以用于在不同的深度学习框架之间进行模型转换。

2.1 ONNX 的核心概念

Model: 表示一个机器学习模型，以 ONNX 格式存储。
Graph: 表示模型的计算图，由节点和边组成。
Node: 表示计算图中的一个操作，例如卷积、池化等。
Tensor: 表示数据的载体，可以是输入、输出或中间结果。

2.2 加载 ONNX 模型

ONNX.js 提供了 InferenceSession 类来加载 ONNX 模型。

// 创建 InferenceSession 对象
const session = new onnx.InferenceSession();

// 加载 ONNX 模型
async function loadModel() {
  await session.loadModel('./path/to/model.onnx');
}

2.3 模型推理

加载模型后，可以使用 InferenceSession.run() 方法进行推理。

async function predict(session, inputData) {
  // 创建输入 Tensor
  const tensor = new onnx.Tensor(inputData, 'float32', [1, 3, 224, 224]); // 根据模型输入格式调整

  // 执行推理
  const outputMap = await session.run([tensor]);

  // 获取输出 Tensor
  const outputTensor = outputMap.values().next().value;

  // 获取预测结果
  const data = outputTensor.data;

  return data;
}

2.4 一个简单的 ONNX 模型推理示例

下面是一个使用 ONNX.js 进行 ONNX 模型推理的简单示例。

HTML:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>ONNX Inference with ONNX.js</title>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/dist/onnxruntime-web.min.js"></script>
</head>
<body>
  <img id="image" src="image.jpg" width="224" height="224">
  <div id="prediction"></div>

  <script src="script.js"></script>
</body>
</html>

JavaScript (script.js):

async function runOnnxInference() {
  const image = document.getElementById('image');
  const predictionDiv = document.getElementById('prediction');

  // 创建 InferenceSession 对象
  const session = new onnx.InferenceSession();

  // 加载 ONNX 模型 (例如，从 PyTorch 导出的 ResNet50)
  await session.loadModel('./resnet50.onnx'); // 替换为你的 ONNX 模型路径

  // 预处理图像
  const tfImg = tf.browser.fromPixels(image);  // 使用 TensorFlow.js 进行图像处理
  const resizedImg = tf.image.resizeBilinear(tfImg, [224, 224]);
  const expandedImg = resizedImg.expandDims(0);
  const normalizedImg = expandedImg.toFloat().div(tf.scalar(255));

  // 将图像数据转换为 ONNX Tensor 格式 (NHWC -> NCHW)
  const nhwc = await normalizedImg.data();
  const nchw = new Float32Array(1 * 3 * 224 * 224);
  for (let i = 0; i < 224 * 224; ++i) {
    nchw[i] = nhwc[i * 3 + 0];
    nchw[224 * 224 + i] = nhwc[i * 3 + 1];
    nchw[2 * 224 * 224 + i] = nhwc[i * 3 + 2];
  }

  const inputTensor = new onnx.Tensor(nchw, 'float32', [1, 3, 224, 224]); // ResNet50 的输入格式

  // 执行推理
  const feeds = { 'input': inputTensor }; // 'input' 是 ResNet50 模型的输入名称
  const outputMap = await session.run(feeds);

  // 获取输出 Tensor
  const outputData = outputMap.values().next().value.data;

  // 获取概率最高的类别 (假设是 ImageNet 分类)
  const topK = await tf.topk(outputData, 5);
  const topIndices = await topK.indices.data();
  const topValues = await topK.values.data();

  // 加载 ImageNet 类别标签
  const response = await fetch('https://storage.googleapis.com/tfjs-models/tfjs/mobilenet_v1_1.0_224/imagenet_classes.json'); // 可以重复使用
  const classes = await response.json();

  // 显示预测结果
  let result = '';
  for (let i = 0; i < 5; i++) {
    result += `${classes[topIndices[i]]}: ${topValues[i].toFixed(3)}<br>`;
  }
  predictionDiv.innerHTML = result;
}

runOnnxInference();

在这个例子中，我们使用了从 PyTorch 导出的 ResNet50 模型进行图像分类。关键点在于要确保输入 Tensor 的格式与 ONNX 模型的输入要求完全一致，包括数据类型和维度。这个例子同时使用了 TensorFlow.js 来进行图像的预处理，因为 TensorFlow.js 在图像处理方面更加方便。

2.5 ONNX.js 的优势与局限

优势:

框架无关性： 可以运行来自不同深度学习框架的 ONNX 模型。
跨平台： 可以在浏览器和 Node.js 上运行。
模型优化： ONNX 格式可以进行模型优化，提升推理速度。

局限:

模型转换： 需要将模型转换为 ONNX 格式。
性能： 在某些情况下，性能可能不如 TensorFlow.js。
调试： ONNX 模型的调试相对困难。

三、TensorFlow.js 与 ONNX.js 的对比

特性	TensorFlow.js	ONNX.js
模型格式	TensorFlow SavedModel, Keras 模型, TensorFlow.js 模型	ONNX
框架支持	TensorFlow	多个框架 (PyTorch, TensorFlow, MXNet 等)
API	更加友好，易于使用	相对复杂
图像处理	提供丰富的图像处理 API	依赖其他库 (例如 TensorFlow.js) 进行图像处理
适用场景	TensorFlow 模型，需要丰富的图像处理功能	需要运行多种框架的模型，注重框架无关性

四、优化浏览器端机器学习模型性能

在浏览器端运行机器学习模型，性能是一个非常重要的考虑因素。以下是一些优化浏览器端模型性能的常用方法：

模型量化： 将模型参数从 float32 转换为 int8 或 float16，可以减小模型大小，提升推理速度。 TensorFlow.js 和 ONNX.js 都支持模型量化。
模型剪枝： 移除模型中不重要的连接，可以减小模型大小，提升推理速度。
模型蒸馏： 使用一个小的学生模型来模仿一个大的教师模型，可以减小模型大小，提升推理速度。
WebAssembly (WASM) 支持： 使用 WebAssembly 可以提升模型推理速度。 TensorFlow.js 和 ONNX.js 都支持 WebAssembly。
硬件加速： 利用 GPU 进行模型推理，可以大幅提升性能。

// 使用 WebAssembly 后端 (TensorFlow.js)
tf.setBackend('webgl'); // 或者 'cpu'
tf.enableProdMode(); // 启用生产模式，禁用调试模式
tf.ready().then(() => {
  console.log('TensorFlow.js is ready.');
  // 加载模型和进行推理
});

// 使用 WebAssembly 后端 (ONNX.js)
const session = new onnx.InferenceSession({
  backendHint: 'wasm' // 或者 'webgl'
});

五、实际应用案例

人脸识别： 使用 TensorFlow.js 或 ONNX.js 可以在浏览器端实现人脸检测和识别功能。
姿态估计： 使用 TensorFlow.js 可以实现人体姿态估计，例如 PoseNet。
语音识别： 使用 TensorFlow.js 或 ONNX.js 可以在浏览器端实现语音识别功能。
文本分类： 使用 TensorFlow.js 或 ONNX.js 可以在浏览器端实现文本分类功能。
图像风格迁移： 使用 TensorFlow.js 可以在浏览器端实现图像风格迁移。

这些只是几个简单的例子，实际上，TensorFlow.js 和 ONNX.js 的应用场景非常广泛，可以应用于各种需要客户端机器学习能力的场景。

总结：前端AI的无限可能

我们深入探讨了如何使用 TensorFlow.js 和 ONNX.js 在浏览器端运行机器学习模型。掌握这些技术，可以为前端开发带来无限可能，创造出更智能、更强大的 Web 应用。持续学习和实践，才能更好地利用人工智能技术，为用户带来更好的体验。