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机器学习使用tensorflow/tfjs, echarts, vue 的2d数据的官方预测实例 的本地实现和三维扩展

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czzonet/tfjs-vue

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在 vue 中使用 echarts 图表展示机器学习的例子。tfjs 是 tensorflow 的 js 实现,使得可以用浏览器进行机器学习。
感觉非常好用,或者说简直不要太棒,完全符合自己已有技术和发展需求。所以赶紧参考官方实例实践了一遍,预测了 2d 数据,并拿 echarts 散点图重新可视化了数据。
对应官方示例见最下面的参考链接。

扩展

  1. 新增加三维拟合,从演示可以看到对于正态分布的测试数据,已经完全拟合。和 2d 的主要改变是增加输入权重单位为 2,激活函数使用 relu。
    最终目的是多输入输出的拟合,但是似乎由于维度过高无法演示。

  2. 新增加两个输出的模拟,可见在选取唯一坐标对(x,y)的正解的空间曲线下,能够根据 z 值,预测(x,y)值进行拟合。

  3. 总结就是输入输出的变量维度的多少,只影响输入输出的形状,原理是一样的。

更新

  • 20200101: 升级界面,交互
  • 20200101: typescript 重构【1/3】
  • 20200113: 升级图表组件化,代码逻辑更清晰分明
  • 20200118: 精简代码,typescript 重构【3/3】

演示

二维数据拟合--一对一输入输出

二维数据拟合--一对一输入输出

三维数据拟合--多输入

三维数据拟合--多输入

三维数据拟合 2--多输出

三维数据拟合 2--多输出

使用

yarn
yarn serve

点击Train按钮开始训练模型,观察损失,最后输出预测结果

起步构建

如果你想从头走一遍

vue create echarts-vue
cd echarts-vue
yarn add echarts
yarn add @tensorflow/tfjs
yarn add @tensorflow/tfjs-vis

然后参照官方教程,进行编程即可。

References

  1. Making predictions from 2d data  |  TensorFlow.js  |  TensorFlow
  2. TensorFlow.js — Making Predictions from 2D Data

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机器学习使用tensorflow/tfjs, echarts, vue 的2d数据的官方预测实例 的本地实现和三维扩展

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