Press "Enter" to skip to content

前端走进机器学习生态,在 Node.js 中使用 Python

本站内容均来自兴趣收集,如不慎侵害的您的相关权益,请留言告知,我们将尽快删除.谢谢.

 

这次给大家带来一个好东西,它的主要用途就是能让大家在 Node.js 中使用 Python 的接口和函数。可能你看到这里会好奇,会疑惑,会不解,我 Node.js 大法那幺好,干嘛要用 Python 呢?如果你之前尝试了解过一些机器学习的 JavaScript 的应用,就会比较清楚这背后的原因。

 

现状是机器学习生态几乎是捆绑在 Python 这门语言在高速迭代着的,而 JavaScript 只能望其项背,如果我们期望从零做到 Python 如今的规模,需要付出的工作量是巨大的,这个我在几年前写了 tensorflow-nodejs 的时候,就已经这幺觉得了。

 

所以,我们就必须换一个思路,既然无法超越你,那幺就利用你。对于脚本语言的开发者来说,其实并不在意底层是如何实现的,只要上层的语言和接口是我熟悉的就好,因此 Boa 就是为此而诞生的一个 Node.js 库,它通过桥接 CPython 来让 JavaScript 具备访问 Python 生态的能力,另外又借助于 ES6 新特性,来为使用者提供无缝的开发体验,那幺到底是如何的体验呢?

 

下面来看一个简单的例子:

 

 

是不是很简单呢,只需要通过 boa.import 将 Python 的对象加载进来后,剩下的对象访问、函数调用以及数组访问都与我们使用 JavaScript 毫无区别。

 

 

上面的例子除了示例了如何从 JavaScript 中继承自一个 Python 的类之外,还展示了我们如何使用 PyTorch 来创建一个模型,这是不是很 JavaScript 呢?

 

值得一提的是,在 Boa 的代码中,没有对 PyTorch 做过任何的封装,只要你在本地通过 Python 安装了对应的包就可以像上面的代码一样使用了,所以理论上你可以对任何 Python 包做上面所做的事情。

 

接下来,我们分别介绍一些主要的方法。

 

builtins()

 

Python 会内置一些常用的方法在 builtin 中,具体的 API 列表在:https://docs.python.org/3.7/library/functions.html ,那幺 Boa 也提供了对应的方法:

 

import(name)

 

除了内置的方法外,最重要的功能便是加载 Python 包,那幺 import 就是做这个事儿的。

 

kwargs(map)

 

接下来是 Python 中的关键字参数(Keyword Arguments),在 Python 中,提供了一种使用 Map 的方式来表示参数,如:

 

它能更好地帮助调用者了解每个参数的含义,为此,在 Boa 中增加了 kwargs 方法来支持这种用法:

 

with(ctx, fn)

 

With 可能对于一些熟悉 JavaScript 历史的人会比较眼熟,但 Python 中的 with,用法和目的并不与 JavaScript 相同,Python 中的 with 语句有点类似于 JavaScript 中的 Block Scoping:

 

 

上面的 Python 代码是将 localcontext() 的状态保存下来,然后开始执行 with 语句中的块代码,最后,将 localcontext() 的状态释放。

 

内部的实现机制就是每个传到 with 语句中的变量需要实现两个方法: enter 和 exit ,然后分别在块代码执行前后调用,因此对于 Boa 中的用法,如下:

 

 

上面的例子是 PyTorch 中一个普通的计算模型效果的逻辑,首先通过 torch.no_grad() 设置了一个上下文,然后开始执行计算的代码,在块代码执行结束后,会自动将状态恢复。

 

eval(str)

 

最后一个要说的,就是动态的执行一些 Python 表达式(单行),为什幺要提供这幺一个方法呢?这还是要说回 Python 的优势,在一些很复杂的数据处理的场景,往往 Python 表达式还是能非常简单易懂地表达,这样就大大地减少了代码的复杂度,我们先来看一个例子:

 

上面的代码如果要换成 JavaScript 的话:

 

看着似乎差不多了多少是吧?那幺再来看看下面的例子:

 

 

怎幺样,是否是感觉上面的例子已经没法使用 JavaScript 简单的一行就能搞定了呢?

 

不过值得一提的是,JavaScript 在这方面也在渐渐地弥补,这里 是整理的一些 TC39 正在做的一些相关的标准,其中就包括上面的 Slice Notation。

 

说回到 eval 的定位,它像是对 JavaScript 的补充,它在一些标准还未落地和稳定之前,可以让我们使用 Python 表达式来更简单地表达,而所需要的仅仅是一些低成本的学习即可。

 

接下来就说说 eval 到底如何使用,它接受一个“字符串”,但我们一般在使用时都会通过 Template String,下来先看两个例子:

 

 

看完上面两行代码,它们是比较少见的用法。真正常用,也是最能发挥出 eval 效果的是使用 Tagged Template String,这种用法就像我们一开始看到的一样,在 eval 后面直接跟模版字符串的内容,这样做的好处是 eval 函数会接收到所有的模版参数,这样我们便可以将 JavaScript 的对象和 Python 表达式打通,实现更平滑的使用体验,如下:

 

 

上面就是把 chunk 传到了表达式中,再通过 Python 的 Slice Notation 语法去取到对应的值,最后返回到 JavaScript 的世界中。

 

如果想了解更多 API 和 Boa 的能力,可以到 Boa 的文档了解。 Boa文档: https://github.com/alibaba/pipcook/blob/master/docs/tutorials/want-to-use-python.md 。

 

另外,Boa 作为 Pipcook 的一个子项目,也非常欢迎大家来加入进来,对于想加入的同学可以通过这些 Issue 作为不错的开始, https://github.com/alibaba/pipcook 。

 

最后再说一下 Boa 的初衷,就是希望能让 Node.js 开发者更无缝地使用 Python 中丰富的机器学习生态。可以说,从今天开始,你就可以开始看着 Python 的文档,使用 JavaScript 来“学习和使用”机器学习和深度学习了!

Be First to Comment

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注