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深度學習技術的不斷普及，越來越多的語言可以用來進行深度學習項目的開發(fā)，即使是JavaScript這樣曾經(jīng)只是在瀏覽器中運行的用于處理輕型任務的腳本語言。

TensorFlow.js是谷歌推出的基于JavaScript的深度學習框架，它提供的高級API使得開發(fā)可以直接在瀏覽器中運行的深度學習算法變得輕而易舉。

這不，美國的一位老哥Gant Laborde使用TensorFlow.js開發(fā)了一款是用深度學習技術在瀏覽器中識別“石頭剪刀布”游戲手勢的網(wǎng)頁應用，放出了demo并將代碼開源在了Github上。

對于JavaScript開發(fā)者來說，這是打開深度學習大門的極佳入門教材。只需10分鐘，你就可以訓練一個準確率可觀的手勢識別模型，并且調(diào)用攝像頭對實時視頻中的手勢進行識別。

△使用運行在瀏覽器中的深度學習模型識別手勢

在一切開始之前

在打開新世界的大門之前，我們總是需要做一些準備工作。

在這里，給大家簡單地介紹一下典型的深度學習算法的開發(fā)步驟，目的是希望讀者們在接下來的操作中明確地知道自己在做什么，而不僅僅是點幾個按鈕罷了。

這里不會涉及任何艱澀的數(shù)學公式，請放心食用。

我們平常所說的深度學習算法，更確切地說，應該是基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的算法（或者說模型）。

這里并不需要知道深度神經(jīng)網(wǎng)絡究竟是個什么東西（你可能需要再花百倍于此的時間才有可能搞明白其具體原理），只需要知道，它可以視作是一個函數(shù)f，一個很難用簡單公式表達出來的函數(shù)。

所謂函數(shù)，就要有自變量x和因變量y。

自變量x，我們一般稱之為輸入（input），在這個問題中就是一張做出“石頭”、“剪刀”或“布”手勢的手的圖像。

而因變量y，我們一般稱之為輸出（output），在這個問題中是三個取值為0-1的數(shù)值，分別對應輸入手勢是“石頭”、“剪刀”和“布”的概率。

我們依靠這個函數(shù)f得到我們想要的結果，但是f并不是天上掉下來的，它由人為選取的模型和（大量的）模型參數(shù)組成。

其中模型參數(shù)往往由大量數(shù)據(jù)學習得到，這個讓模型學習參數(shù)的過程我們稱之為模型訓練（train），是深度學習算法開發(fā)中最關鍵的一步。

在這個問題中，我們需要大量(x,y)數(shù)據(jù)對來進行訓練，也就是大量(圖像，手勢)數(shù)據(jù)對，如(圖像1，剪刀)、(圖像2、石頭)、(圖像3、布)…… 這些數(shù)據(jù)對往往需要由人為搜集、標注得到。

我們可以通過一些評估指標來衡量模型的好壞程度，比如在這個問題中，手勢識別的準確度。通過這些評估指標我們可以驗證（validate）模型是否經(jīng)過了充分的訓練、效果有沒有達到我們的預期。如果是，我們可以將其部署投入使用，測試其在現(xiàn)實情況中的表現(xiàn)。

總結來說，一個深度學習算法的開發(fā)，需要經(jīng)過數(shù)據(jù)準備、模型選擇與訓練、模型效果評估、模型測試這四個階段。

現(xiàn)在，正式開始！

數(shù)據(jù)準備

我們之前提到，需要大量的(圖像，手勢)數(shù)據(jù)對來進行模型的訓練。搜集這樣的數(shù)據(jù)無疑是一個繁瑣的工作，拍照、標注……

幸運的是，谷歌工程師Laurence Moroney為我們提供了這樣一個數(shù)據(jù)集，其中包含了白色背景下的三種手勢共2892張圖像及對應的手勢標簽，一些例子：

△Moroney提供的數(shù)據(jù)集的一些例子

數(shù)據(jù)集網(wǎng)址：

http://www.laurencemoroney.com/rock-paper-scissors-dataset/

一切看似都是這么的順利。等等，我們怎么把這么一坨圖像搞進瀏覽器里去？

在瀏覽器里執(zhí)行JavaScript，好像并不能從本地讀取文件。

一個顯見的想法是，我們把訓練數(shù)據(jù)當做網(wǎng)頁中的圖片，讀進DOM的img元素中。我們先將訓練數(shù)據(jù)中每一張圖像“拉直“成1像素高的圖像，再將所有圖像一行一行堆疊在一起。

比如我們原圖大小為64x64，“拉直”之后尺寸為1x4096，訓練集的2520張圖像堆疊后形成大小為4096x2520的巨大圖像（雖然它在視覺上已經(jīng)失去了意義），像下面這樣。

這張巨大圖像被稱為精靈表單（sprite-sheet），包含了許多小圖像。

這個網(wǎng)頁應用的作者提供了生成sprite-sheet的Python代碼，在github倉庫根目錄的spritemaker文件夾下。

△生成的尺寸為4096x2520的sprite-sheet

在demo頁面中，點擊“Load and Show Examples（讀取數(shù)據(jù)并展示樣例）”按鈕，等待一陣，我們可以看到數(shù)據(jù)被讀入了瀏覽器，并且出現(xiàn)了一個側邊欄，其中展示了42張從數(shù)據(jù)集中隨機選取的圖像。

這個側邊欄由TensorFlow Visor提供，可以幫助我們直觀地觀察模型的訓練過程，我們可以隨時按下鍵盤左上方的`鍵切出或隱藏該面板。

△TensorFlow Visor界面中展示的數(shù)據(jù)樣例

模型選擇、訓練與效果評估

接下來我們將面臨抉擇。

兩個按鈕擺在我們的面前，“Create Simple Model（創(chuàng)建簡單模型）”和“Create Advance Model（創(chuàng)建高級模型）”。

先從簡單的來吧，我們點擊“Create Simple Model”。按`鍵切出TensorFlow Visor面板，可以看到上面出現(xiàn)了剛剛創(chuàng)建的簡單模型的網(wǎng)絡結構，這是一個5層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型（Flatten層不計入層數(shù)），你只需要知道它可以看做是一個一個相對簡單函數(shù)的堆疊，并且這確實是一個非常簡單基礎的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

△TensorFlow Visor界面中展示的網(wǎng)絡結構

點擊“Check Untrained Model Results（查看未訓練模型結果）”，面板中出現(xiàn)了一個Accuracy（準確率）表格，和一個矩陣，它們就是這個問題中我們對于模型的評價指標。

準確率表格中，每一行是一個手勢類別的準確率值；矩陣中，手勢X的行和手勢Y的列確定的單元格代表實際是手勢X，被算法認為是手勢Y的圖像數(shù)量，這樣的矩陣我們叫做“混淆矩陣”，因為它展現(xiàn)了算法對于兩兩手勢容易搞混的程度。

可以看到，因為我們的模型還沒有進行訓練，所以算法認為所有輸入圖像中的手勢都是“剪刀”，它還很懵懂。

那么就開始訓練它吧！點擊“Train Your Simple Model（訓練簡單模型）”！TensorFlow Visor面板中出現(xiàn)了“Model Training（模型訓練）”一欄，展示了訓練中實時的準確率（Accuracy）和損失（Loss）值，正常情況下，我們應該可以看到隨著訓練的進行，準確率不斷上升，而損失不斷下降。訓練在12個epoch（60個batch）后停止。

△TensorFlow Visor界面中展示的訓練進程

訓練結束后，點擊“Check Model After Training（查看訓練后模型結果）”。在原來的準確率表格和混淆矩陣下方出現(xiàn)了訓練后模型的準確率（Trained Accuracy）和混淆矩陣（Trained Confusion Matrix）。

Amazing！訓練后，模型在驗證數(shù)據(jù)上對于三種手勢的識別準確率都超過了95%，混淆矩陣也是健康的（對角線深，其余淺）。

△TensorFlow Visor界面中展示的訓練后模型效果

你也許會想，“高級的東西總比簡單的東西好吧？高級模型效果一定更好。” 其實這是一個常見的誤區(qū)。

如果你選擇“Create Advance Model（創(chuàng)建高級模型）”，重復上述操作，會發(fā)現(xiàn)高級模型不僅訓練時間更長，效果也不如簡單模型那么好。

更進一步，高級模型如果訓練時間過長，會出現(xiàn)過擬合（overfitting）的情況。

過擬合是指，模型太注重完美擬合訓練數(shù)據(jù)，導致其雖然在訓練數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)極佳，但是對于訓練數(shù)據(jù)之外它沒有見過的數(shù)據(jù)效果較差，或者我們也會說模型此時的泛化（generalize）能力較差。

模型測試

既然已經(jīng)有了一個表現(xiàn)很不錯的簡單模型，那么讓我們立刻將它投入使用吧！

點擊“Launch Webcam（打開攝像頭）”，對準一面白墻，對著攝像頭做出不同的手勢，應用會定時捕捉視頻圖像，通過訓練好的模型算法，告訴你當前手勢屬于三種類別的概率，是不是很酷炫呢？

△使用已訓練模型識別視頻中的手勢

Done！

至此，你已經(jīng)在完全在瀏覽器中訓練了一個用于手勢分類的深度學習模型，通過一些指標驗證了它的有效性，并且在現(xiàn)實情境中對它進行了測試。

盡管這些步驟很簡單，但你了解它們在做什么——歡迎來到深度學習的世界！

傳送門

源代碼倉庫：

https://github.com/GantMan/rps_tfjs_demo

Demo頁面：

https://rps-tfjs.netlify.com/