机器学习：Tensorflow与Tensorflow.js与Brain.js的比较

Question

我最近开始使用机器学习技术进行编码，并在不同平台上实现了机器学习。我经常使用的框架包括TensorFlow(Python)、Tensorflow.js和Brain.js，但我对它们有一些疑问。

1. 为什么大多数人更喜欢使用TensorFlow (Python) 而不是Tensorflow.js? TensorFlow相比Tensorflow.js有什么特别之处吗？
2. 尽管brain.js使用JSON对象且不需要开发者创建张量并进行内存管理等操作，但大多数网上看到的人还是更喜欢使用Tensorflow.js而不是brain.js。为什么人们更喜欢用Tensorflow.js，即使brain.js易于实现？
3. 如果我正在制作一个使用Node.js作为后端的网站，长期来看应该选择哪个适用于机器学习的库？Tensorflow.js还是Brain.js？还是应该将TensorFlow专门用于机器学习方面？

我已经搜索了很多关于这些主题的内容，但是还没有得到一个明确和详细的解释来回答我的疑问。因此，希望能获得清晰明确的解释 :)

- user10140016

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请务必阅读 这里可以问什么问题？; 您正在询问三个不同的问题，它们本身就过于广泛和基于观点，因此在此处不属于主题。SO不是一个讨论论坛。 - desertnaut

Answer 1

速度不同：Tensorflow > tfjs > brainjs。Python可以直接编译为机器代码并直接使用CPU和GPU，而tfjs是在客户端上被编译的脚本语言，必须像brain.js一样使用浏览器中的来访问GPU（我不确定brain.js是否加速了GPU）。

另外一个问题是Tensorflow是一个整个生态系统，针对不同平台的每个版本都保持同步，因此将您的python(keras)模型移植到tfjs非常容易，如果您知道如何编写Tensorflow模型，则可以在任何语言中进行操作。

如果您正在使用nodejs，唯一留在tfjs而不转换为Python的原因是您更喜欢JavaScript语言还是被迫使用它，因为您正在JS后端工作。

PS： 刚发布了一个新库（ML5），它是tfjs的包装器，添加了很多帮助您构建和使用模型的东西，而不需要深入机器学习的背景。

- Sebastian Speitel

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Brain.js在浏览器内运行时具有一些实验性的GPU支持。https://github.com/BrainJS/brain.js - Hylle

现在它（GPU支持）也可以在Node中运行。 - Robert Plummer

还有一个 @tensorflow/tfjs-node-gpu 包，用于进行 CUDA GPU 计算。 - hypers