Tensorflow.js tf.enableProdMode()函数

Tensorflow.js 是一个由谷歌开发的开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型以及深度学习神经网络。

.enableProdMode()函数用于启用生产模式，以停用支持生产的精确性约束。

句法：

tf.enableProdMode()

参数：此方法不包含任何参数。

返回值：返回void。

示例 1：

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling enableProdMode() method
await tf.enableProdMode();
  
// Setting debug mode of the
// environment
tf.env().set('DEBUG', false);
  
// Printing output
console.log(tf.env().flags);

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling enableProdMode() method
await tf.enableProdMode();
  
// Setting prod mode of the environment
tf.env().set("PROD", !0)
  
// Setting textures of the environment
tf.env().set('WEBGL_FORCE_F16_TEXTURES', false);
  
// Calling ready() method
await tf.ready();
  
// Printing output
console.log(tf.env().features);

输出：

{
  "IS_BROWSER": true,
  "IS_NODE": false,
  "DEBUG": false,
  "CPU_HANDOFF_SIZE_THRESHOLD": 128,
  "PROD": true,
  "WEBGL_VERSION": 2,
  "HAS_WEBGL": true,
  "WEBGL_CHECK_NUMERICAL_PROBLEMS": false,
  "IS_TEST": false,
  "WEBGL_CPU_FORWARD": true,
  "WEBGL_MAX_TEXTURE_SIZE": 16384,
  "WEBGL_FORCE_F16_TEXTURES": true,
  "WEBGL_RENDER_FLOAT32_CAPABLE": true,
  "WEBGL_RENDER_FLOAT32_ENABLED": true,
  "WEBGL_FLUSH_THRESHOLD": -1,
  "WEBGL_PACK": true,
  "WEBGL_LAZILY_UNPACK": true,
  "WEBGL_DELETE_TEXTURE_THRESHOLD": -1,
  "WEBGL_PACK_BINARY_OPERATIONS": true,
  "WEBGL_USE_SHAPES_UNIFORMS": false,
  "WEBGL_PACK_UNARY_OPERATIONS": true,
  "WEBGL_DOWNLOAD_FLOAT_ENABLED": true,
  "WEBGL_CONV_IM2COL": true,
  "WEBGL_PACK_DEPTHWISECONV": true,
  "WEBGL_MAX_TEXTURES_IN_SHADER": 16,
  "WEBGL_PACK_ARRAY_OPERATIONS": true
}

示例 2：

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling enableProdMode() method
await tf.enableProdMode();
  
// Setting prod mode of the environment
tf.env().set("PROD", !0)
  
// Setting textures of the environment
tf.env().set('WEBGL_FORCE_F16_TEXTURES', false);
  
// Calling ready() method
await tf.ready();
  
// Printing output
console.log(tf.env().features);

输出：

{
  "IS_BROWSER": true,
  "IS_NODE": false,
  "DEBUG": false,
  "CPU_HANDOFF_SIZE_THRESHOLD": 128,
  "PROD": true,
  "WEBGL_VERSION": 2,
  "HAS_WEBGL": true,
  "WEBGL_CHECK_NUMERICAL_PROBLEMS": false,
  "IS_TEST": false,
  "WEBGL_CPU_FORWARD": true,
  "WEBGL_MAX_TEXTURE_SIZE": 16384,
  "WEBGL_FORCE_F16_TEXTURES": false,
  "WEBGL_RENDER_FLOAT32_CAPABLE": true,
  "WEBGL_RENDER_FLOAT32_ENABLED": true,
  "WEBGL_FLUSH_THRESHOLD": -1,
  "WEBGL_PACK": true,
  "WEBGL_LAZILY_UNPACK": true,
  "WEBGL_DELETE_TEXTURE_THRESHOLD": -1,
  "WEBGL_PACK_BINARY_OPERATIONS": true,
  "WEBGL_USE_SHAPES_UNIFORMS": false,
  "WEBGL_PACK_UNARY_OPERATIONS": true,
  "WEBGL_DOWNLOAD_FLOAT_ENABLED": true,
  "WEBGL_CONV_IM2COL": true,
  "WEBGL_PACK_DEPTHWISECONV": true,
  "WEBGL_MAX_TEXTURES_IN_SHADER": 16,
  "WEBGL_PACK_ARRAY_OPERATIONS": true
}

参考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#enableProdMode