用浏览器训练Tensorflow.js模型的18个技巧（上）

在移植现有模型（除tensorflow.js）进行物体检测、人脸检测、人脸识别后，我发现一些模型不能以最佳性能发挥。而tensorflow.js在浏览器中表现相当不错，如果你想见证浏览器内部机器学习的潜力以及tensorflow.js为我们的Web开发人员提供的所有可能性，我个人建议你可以尝试下。

但是，由于深度学习模型无法直接在浏览器中运行，因为这些模型不是专为在浏览器中运行而设计的，更不用说在移动端了。以现有技的物体探测器为例：它们通常需要大量的计算资源才能以合理的fps运行，更不用说以实时速度运行了。此外，在简单的Web应用程序中将100MB+模型权重加载到客户端浏览器是根本不可行的。

为Web训练高效的深度学习模型

但让我告诉你，我们能够构建和训练相当不错的模型，这些模型通过设计一些基本原则可以在Web环境中运行进行。信不信由你