在 Deno 中执行 AI 脚本并调用 TensorFlow.js 时，有几个关键点需要注意： 通过 CDN 引入 ES 模块版本：利用内容分发网络（CDN）引入 TensorFlow.js 的 ES 模块版本，以便支持 Deno。 使用固定版本号：确保所使用的 TensorFlow.js 版本与项目兼容，避免因版本不匹配导致的运行问题。 直接使用 API 创建和训练模型：通过 TypeScript 或 JavaScript 实现，例如线性回归的例子。这种方法简单且可读性强。 考虑 Deno 的 GPU 加速环境：对于小规模推理或测试场景，Deno 默认不启用 GPU 加速功能，可能影响性能。这时建议使用 WASM 运行方式来提升速度。 优化性能： - 利用 Wasm 后端提高运行效率。 - 减少模型大小以减少内存占用。 - 避免频繁调用 `dispose` 和复用张量对象，确保模型训练过程高效执行。 TypeScript 原生支持良好：利用 TypeScript 文件直接在 Deno 中运行，无需转换为 JavaScript。 模块路径和权限检查： - 确保导入的模块路径正确无误。 - 注意浏览器与 Deno 的权限差异问题，必要时进行适当的权限调整或配置。总之，在 Deno 中调用 TensorFlow.js 时，需要仔细考虑以上几点，以便充分发挥技术优势，提升开发和运行效率。
Deno 是一个现代的 JavaScript 和 TypeScript 的运行时环境，相比 Node.js 更有优势，如支持 TypeScript 和更安全的模块权限控制。如果你想在 Deno 中运行 AI 脚本，特别是调用 TensorFlow.js 进行推理或训练模型，只需注意几个关键点即可轻松实现。
安装和准备：先让 Deno 支持 TensorFlow.js
TensorFlow.js 旨在为浏览器及Node.js环境开发，但Deno的模块加载机制有所差异，因此无法直接使用npm包。不过，你可借助其ES模块版本轻松引入。
首先确保你已经安装了最新版 Deno。然后，在你的脚本顶部这样导入：
import * as tf from "https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@4.10.0/dist/tf.min.js";登录后复制
注意这里使用了 jsDelivr 的 CDN 链接，指定为特定版本。建议采用固定版本以避免因更新引发的问题。
实际调用：写个简单的模型试试看
引入之后就可以像平时一样使用 TensorFlow.js 的 API 了。比如创建一个简单的线性回归模型：
const xs = tf.tensor2d([[1], [2], [3], [4]], [4, 1]); const ys = tf.tensor2d([[2], [4], [6], [8]], [4, 1]); const model = tf.sequential(); model.add(tf.layers.dense({ units: 1, inputShape: [1] })); model.compile({ loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd' }); await model.fit(xs, ys, { epochs: 10 });登录后复制
这段代码旨在训练一个基础模型来拟合 y = 的关系。由于 Deno 默认不启用 GPU 加速（与 Node.js 不同），它在性能上可能低于 Node.js 环境，适用于小型推理任务或初步测试。
性能优化：怎么跑得更快一点
如果你发现模型运行速度慢，可以考虑以下几点： 使用 WebAssembly 后端：TensorFlow.js 支持 WASM 后端，可以在一定程度上提升性能。 尽量减少模型大小：采用轻量模型如 MobileNet、Tiny YOLO 等，以减小计算资源需求。 避免频繁调用 dispose：合理管理内存释放，有效防止不必要的资源回收操作。 避免在循环中频繁创建 Tensor：提前准备数据并复用张量对象，减少重复初始化带来的额外开销。
当前 Deneb 对 WebAssembly 支持正逐步提升；若追求高效，请在 Node.js 上部署模型推理任务。
兼容性和调试：别忘了检查这些细节
TypeScript 优秀：Deno 全部支持 TypeScript，直接运行 .ts 文件无需额外编译。确保路径正确引入第三方库，注意某些库需特定打包方式。浏览器与 Deno 区别：虽然都能加载 ES 模块，但权限上有所限制。开发时须区分文件系统访问和网络请求的不同需求。
几乎都是这样。尽管 TensorFlow.js 未被官方重点支持，但在 Deno 上运行却能很好满足原型验证与小型项目的需要。
以上就是如何在Deno中运行AI脚本 Deno调用TensorFlow.js的方法的详细内容，更多请关注其它相关文章！
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