由IrvanSmith在Unsplash发布越来越多的开发者在他们的机器学习工程中使用TensorFlow。今年3月，Google的TensorFlow团队发布等待多时的JavaScript框架，TensorFlow.js(之前也叫做DeepLearn.js)
现在开发者可以编译轻量级的模型并在浏览器中使用JavaScript运行它。
TensorFlow
TensorFlow在年开发于Google作为i他们的机器学习/深度学习app的APIlib。这个APIlib于年在Apache协议下开源。
TensorFlow由C++编写，使代码能够在底层运行。TensorFlow已同其他语言绑定在一起，如Python，R，Java。从而这些语言也能够作为TensorFlow的调用接口。
在JavaScript中，ML/DL通过使用API接口来调用。使用这些框架来生成一个API，并在服务器上部署模型。客户端使用JavaScript发送一个请求从服务器中获取回复。
客户端服务器架构
在年，一个叫做DeepLearning.js的工程诞生了，旨在没有API的反烦扰下在JavaScript中推动ML/DL的发展。
但是又出现了速度的问题。都知道JS代码不能运行在GPU上。为了解决这个问题，引进WebGL。这是一个OpenGL的浏览器接口。WebGl能够在GPU上执行JS代码。在年3月，DeepLearn.js团队与TensorFlow团队合并，重命名为TensorFlow.js。
TensorFlow.js
TensorFlow.js提供两样东西：CoreAPI，来处理底层代码，在CoreAPI之上编写的LayerAPI，通过增加层级的抽象性使coding更容易。
TensorFlow.js两种方法
1.通过script标签
添加下列代码到一个HTML文件：
htmlheadscriptsrc=