먼저 시작하기
TypeNN 시작하기
Device를 열고 Tensor 연산으로 계산을 정의한 뒤 필요한 결과를 구체화합니다.
프로젝트 상태
TypeNN은 프리릴리스 단계입니다. npm 패키지 메타데이터는 아직 placeholder로 표시되어 있으므로 정식 배포 경로가 준비될 때까지 저장소 소스와 예제를 기준으로 확인하세요.
첫 연산 실행하기
device()는 사용 가능한 경우 WebGPU를 선택하고, 아니면 TypeShade CPU 계층으로 폴백합니다. "cpu", "webgpu", "webgl2"를 명시할 수도 있습니다. WebGL2는 제한된 실행 경로입니다.
import * as nn from "typenn";
const device = await nn.device({ device: "auto" });
const a = device.tensor([1, 2, 3, 4], { shape: [2, 2] });
const b = device.tensor([5, 6, 7, 8], { shape: [2, 2] });
const y = a.matmul(b).relu();
const values = await y.data();
console.log(values);
await y.disposeGraph();
await device.dispose();실행 시점 이해하기
Tensor 메서드는 지연 그래프를 구성합니다. JavaScript로 값을 즉시 읽어오지 않습니다. data()를 호출하면 해당 결과에 필요한 그래프를 실행하고 Float32Array를 호스트로 반환합니다.
실행이 끝나기 전에 그래프를 해제하지 마세요.결과 사용 후
disposeGraph()로 중간 Tensor를 정리할 수 있습니다. Device는 작업을 마친 뒤 해제하세요.