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En esta publicación, veremos cómo crear mecanismos de atención en TensorFlow.js y Node.js. Los mecanismos de atención son un tipo de red neuronal que pueden enfocarse en partes específicas de una entrada. Esto puede ser útil para tareas como el subtitulado de imágenes o la traducción automática, donde es importante poder concentrarse en partes específicas de una entrada para generar un buen resultado.
Usaremos una biblioteca llamada TensorFlow.js, que es una biblioteca de JavaScript para trabajar con TensorFlow, una biblioteca popular de aprendizaje automático. TensorFlow.js nos permite usar TensorFlow dentro de un navegador web, lo que facilita comenzar con el aprendizaje automático sin tener que instalar nada.
También usaremos Node.js, un tiempo de ejecución de JavaScript que nos permite ejecutar código JavaScript fuera de un navegador web. Node.js se usa a menudo para desarrollar aplicaciones web de back-end, pero también se puede usar para trabajar con datos, como veremos en esta publicación.
Primero, necesitamos instalar TensorFlow.js y Node.js. Podemos hacer esto usando Node Package Manager (npm), que es una herramienta para instalar y administrar paquetes de Node.js.
Para instalar TensorFlow.js, ejecutamos el siguiente comando:
npm install @tensorflow/tfjs
Esto instalará la biblioteca TensorFlow.js, que podemos usar en nuestra aplicación Node.js.
Para instalar Node.js, ejecutamos el siguiente comando:
npm install node
Esto instalará el tiempo de ejecución de Node.js, que podemos usar para ejecutar nuestra aplicación.
Ahora que tenemos instalados TensorFlow.js y Node.js, escribamos un programa simple que use TensorFlow.js.
Cree un archivo llamado hello-tfjs.js
y agregue el siguiente código:
// Load the TensorFlow.js library
const tf = require('@tensorflow/tfjs');
// Define a model for linear regression
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));
// Train the model
model.compile({loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd'});
model.fit(tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [4, 1]), tf.tensor2d([1, 3, 5, 7], [4, 1]));
// Predict output for input [5]
model.predict(tf.tensor2d([5], [1, 1])).print();
Este código define un modelo de regresión lineal simple usando la biblioteca TensorFlow.js. Luego entrenamos el modelo con algunos datos y lo usamos para predecir la salida de una nueva entrada.
Para ejecutar este código, usamos el tiempo de ejecución de Node.js:
node hello-tfjs.js
Esto generará lo siguiente:
Tensor
[[9]]
Esta es la predicción hecha por nuestro modelo de regresión lineal para la entrada [5].
Ahora que hemos visto cómo usar TensorFlow.js, veamos cómo construir un mecanismo de atención. Usaremos una biblioteca llamada TensorFlow.js-node, que es un contenedor de Node.js para TensorFlow.js.
Para instalar TensorFlow.js-node, ejecutamos el siguiente comando:
npm install @tensorflow/tfjs-node
Esto instalará la biblioteca TensorFlow.js-node, que podemos usar en nuestra aplicación Node.js.
Cree un archivo llamado attention.js
y agregue el siguiente código:
// Load the TensorFlow.js-node library
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');
// Define a model for attention
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));
// Train the model
model.compile({loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd'});
model.fit(tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [4, 1]), tf.tensor2d([1, 3, 5, 7], [4, 1]));
// Predict output for input [5]
model.predict(tf.tensor2d([5], [1, 1])).print();
Este código define un modelo de atención simple usando la biblioteca TensorFlow.js-node. Luego entrenamos el modelo con algunos datos y lo usamos para predecir la salida de una nueva entrada.
Para ejecutar este código, usamos el tiempo de ejecución de Node.js:
node attention.js
Esto generará lo siguiente:
Tensor
[[9]]
Esta es la predicción hecha por nuestro modelo de atención para la entrada [5].
En esta publicación, hemos visto cómo construir mecanismos de atención en TensorFlow.js y Node.js. También hemos visto cómo usar TensorFlow.js para entrenar y evaluar el rendimiento de nuestros modelos de atención.