Paddle.js是百度Paddle的web方向子项目，是一个运行在浏览器中的开源深度学习框架。Paddle.js可以加载提前训练好的paddle模型 或者将paddle hub中的模型通过paddle.js的模型转换工具变成浏览器友好的模型进行在线推理预测使用。目前，paddle.js仅可以在支持webGL的浏览器中运行。 

## CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle## GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu

软件基本信息

序号

维度

详情

1

软件类型

机器学习/深度学习

2

开发语言

JavaScript

3

授权协议

Apache-2.0

4

开发厂商

百度

主要特点


模块化


Paddle.js项目基于Atom系统构建，该系统是一个通用框架，可支持WebGL上的GPGPU操作。它非常模块化，可以通过利用WebGL来更快地执行计算任务。

浏览器覆盖范围

  • PC: Chrome, firefox
  • Mac: Chrome, Safari
  • Android: Baidu App , UC, Chrome and QQ Browser

支持的操作


目前，Paddle.js只支持有限的一组算子操作。如果模型中使用了不支持的操作，那么padde.js将运行失败并提示模型中有哪些op算子目前还不支持。

加载和运行模型


如果原始模型是浏览器友好的model格式, 使用 paddle.load()接在模型。 

import {runner as Paddlejs} from 'paddlejs';const paddlejs = new Paddlejs({modelPath: 'model/mobilenetv2', // model pathfileCount: 4, // model data file countfeedShape: {  // input shapefw: 256,fh: 256
        },fetchShape: [1, 1, 1920, 10],  // output shapefill: '#fff',   // fill color when resize imageneedBatch: true, // whether need to complete the shape to 4 dimensioninputType: 'image' // whether is image or video
    });// load paddlejs model and preheatawait paddlejs.loadModel();// run modelawait paddlejs.predict(img, postProcess);function postProcee(data) {// data为预测结果console.log(data);
}


对于前输入处理的有关详细信息，请参阅feed文档。 对于得到结果后输出处理的有关详细信息，请参阅fetch文档。

运行Paddle.js提供的转换器脚本


模型转换器需要输入一个Paddle格式的model，可以是Paddle Hub中的model，运行转换器将会得到paddle.js的JSON格式model。

Web友好的model格式


上面的转换脚本生成两种类型的文件：

  • model.json (数据流图和权重清单文件)
  • group1-shard*of* (二进制权重文件的集合)