ml5.js 库安装与配置指南
2026-01-30 04:43:48作者:凤尚柏Louis
1. 项目基础介绍
ml5.js 是一个开源的机器学习库,旨在为艺术家、创意编程人员和学生们提供一个易于接近的机器学习环境。该库在浏览器中提供对机器学习算法和模型的访问,构建在 TensorFlow.js 的基础上。ml5.js 以代码示例、教程和示例数据集为特色,强调伦理计算,包括数据偏见、刻板印象伤害和负责任的众包等内容。
主要编程语言:JavaScript
2. 项目使用的关键技术和框架
- TensorFlow.js:一个开源的机器学习库,允许在浏览器和Node.js环境中运行TensorFlow模型。
- p5.js:一个JavaScript库,提供Processing式的编程体验,用于创意编程和艺术作品。
3. 安装和配置准备工作
在开始安装之前,确保您的环境中已安装以下内容:
- Node.js(推荐最新版本)
- npm(Node.js 的包管理器)
您可以通过在终端中运行以下命令来检查它们是否已安装:
node -v
npm -v
如果未安装,请访问 Node.js 官方网站下载并安装最新版本的 Node.js,npm 将随 Node.js 一起安装。
详细安装步骤
克隆项目
首先,您需要从 GitHub 上克隆 ml5.js 库:
git clone https://github.com/ml5js/ml5-library.git
安装依赖
进入项目目录:
cd ml5-library
然后安装项目依赖:
npm install
编译项目
安装完依赖后,编译项目:
npm run build
运行示例
编译完成后,可以通过静态服务器查看示例:
npm start
然后在浏览器中访问 http://localhost:8080 查看示例。
以上步骤完成后,您就可以开始使用 ml5.js 库进行机器学习的开发了。如果您打算为项目做贡献,请查看项目中的 CONTRIBUTING 文档以获取更多信息。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
528
3.73 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
172
Ascend Extension for PyTorch
Python
338
401
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
353
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
884
590
暂无简介
Dart
769
191
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
114
139
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
246