WebNN介绍
WebNN（Web Neural ***work）是一个由W3C发布的JavaScript API，旨在允许通过浏览器进行神经网络推理的硬件加速。这个API提供了一个与硬件无关的抽象层，利用操作系统和底层硬件平台的机器学习功能，而无需绑定到特定于平台的功能。这个抽象层解决了关键机器学习JavaScript框架的需求，并允许熟悉ML领域的web开发人员在没有库帮助的情况下编写自定义代码。
WebNN的原语可以映射到不同操作系统上可用的本机机器学习API，例如Android Neural ***works API，Windows上的DirectML，macOS上的Metal Performance Shader，iOS和OpenVINO，Intel oneAPI深度神经网络库(oneDNN)。这个API考虑了诸如人物检测、人脸识别、超分辨率、图像字幕、情感分析、噪声抑制等用例。
对于担心任意网站能够利用机器学习硬件的问题，WebNN的安全考虑包括在所有跨域框架中默认禁用它，并与WebGPU和WebGL的安全性相关联。
总的来说，WebNN为Web应用提供了一个途径，以访问和使用设备上的专有AI加速器（如NPU），从而获得卓越的性能和更低的功耗。这对于需要端侧推理的应用至关重要，特别是在AI PC和AI Mobile的新兴时代。
WebNN 使用场景
- 图像识别和处理：WebNN可以用于图像识别和处理任务，如物体检测、人脸识别、图像分割、超分辨率等。这些任务通常需要大量的计算资源，而WebNN可以利用设备上的专用AI加速器（如NPU）来提供卓越的性能和更低的功耗。
- 自然语言处理：WebNN也适用于自然语言处理任务，如机器翻译、情感分析、文本生成等。这些任务可以通过WebNN在浏览器中进行高效的推理，从而提供更好的用户体验。
- 推荐系统和个性化内容：WebNN可以用于构建推荐系统，根据用户的历史行为和偏好来推荐相关内容。通过WebNN的硬件加速功能，可以实时地进行复杂的计算和推理，以提供个性化的内容推荐。
- 实时语音识别和生成：WebNN可以用于实时语音识别和语音生成任务。通过利用设备上的专用AI加速器，WebNN可以提供更快的语音识别速度和更高的生成质量，从而改善用户的语音交互体验。
Vue中使用WebNN
在Vue中使用WebNN涉及几个关键步骤，包括加载和初始化WebNN模型、处理输入数据、执行推理以及处理输出结果。以下是一个简化的示例，展示了如何在Vue组件中使用WebNN：
首先，确保你的浏览器支持WebNN API。WebNN目前仍处于发展阶段，因此不是所有浏览器都支持。你可以查阅最新的WebNN浏览器兼容性信息来确认。
然后，你需要一个已经训练好的机器学习模型，并且该模型已经被转换为WebNN兼容的格式（如ONNX）。
以下是一个Vue组件的示例，演示了如何使用WebNN：
<template>
<div>
<input type="file" @change="onFileChange" />
<button @click="runInference">Run Inference</button>
<div v-if="inferenceResult">{{ inferenceResult }}</div>
</div>
</template>
<script>
export default {
data() {
return {
model: null,
inputTensor: null,
outputTensor: null,
inferenceResult: null,
};
},
methods: {
async loadModel() {
try {
// 加载WebNN模型，这里假设模型文件为'model.onnx'
this.model = await nn.createModelFromFile('model.onnx');
} catch (error) {
console.error('Failed to load model:', error);
}
},
async prepareInput(file) {
try {
// 处理输入数据，这里假设输入是图像文件
const image = await createImageBitmap(file);
this.inputTensor = nn.createTensorFromImageBitmap(image);
} catch (error) {
console.error('Failed to prepare input:', error);
}
},
async runInference() {
try {
// 执行推理
const outputs = await this.model.execute(this.inputTensor);
this.outputTensor = outputs[0]; // 假设输出只有一个tensor
// 处理输出结果
const resultData = new Float32Array(this.outputTensor.data);
this.inferenceResult = resultData.toString(); // 或者其他处理方式
} catch (error) {
console.error('Inference failed:', error);
}
},
onFileChange(event) {
const file = event.target.files[0];
if (file) {
this.prepareInput(file);
}
},
},
mounted() {
this.loadModel();
},
};
</script>
在这个示例中：
-
loadModel方法负责加载WebNN模型。 -
prepareInput方法处理用户上传的文件，将其转换为WebNN可以接受的输入张量（Tensor）。 -
runInference方法执行模型的推理操作，并处理输出结果。 -
onFileChange是一个事件处理器，当用户选择文件时触发，准备输入数据。
由于WebNN目前仍然是一个发展中的技术，并且不是所有浏览器都支持，因此在实际开发中，你可能需要考虑兼容性问题，以及备选方案，如使用Web Workers和WebGL进行推理，或者使用服务器端推理。
