在這個 “AI 生成內容（AIGC）” 盛行的時代，模型不像以前一樣只在實驗室裏喝電、在服務器裏冒煙了。它們迫切希望“上網衝浪”，直接駐紮在用户的瀏覽器裏，為 Web 應用增添一點點靈性。問題來了：我們該用哪門“武功秘籍”把這些模型請進瀏覽器？
今天的擂台，就擺在兩位“明星”之間：
- TensorFlow.js：正統科班出身，瀏覽器原生支持，工具鏈齊全。
- PyTorch.js：名字聽起來像“正牌”，但實則是多方社區的組合拳（
torchscript+ONNX.js+ WASM/ WebGPU 支持），還在走江湖的探索階段。
1. 為何要部署到 Web 端？🌐
先問自己一個靈魂拷問：我們為什麼要“拖家帶口”把模型弄到瀏覽器？
- 零後端依賴：用户打開網頁 -> 模型直接在本地跑 -> 節省服務器成本。💰
- 實時交互：小到文本提示，大到圖像風格遷移，都能免去網絡延遲。
- 隱私安全：數據不出本地瀏覽器，某些敏感任務更安心。
- 跨平台：只要有瀏覽器——無論是 Win、Mac、Linux，甚至冰箱裏的安卓系統，都能跑。
當然，代價就是瀏覽器要“爆肝”：CPU、GPU 資源有限，模型太大就會讓風扇尖叫。
2. 技術底層原理初探 🧐🔬
TensorFlow.js 的武學秘籍
- 底層加速：通過 WebGL、WebGPU，把矩陣運算丟到顯卡中批量處理。
- 模型格式：支持直接加載
.json+ 二進制權重，或者從 TF SavedModel/ Keras 轉換。 - 生態：官方維護，模型 Zoo 豐富，社區教程多。
👉 打個比方：TensorFlow.js 就像是一條修得很直的高速公路，收費站多，但也有服務區和油站。
PyTorch.js 的江湖現狀
嚴格地説，沒有一個官方的“PyTorch.js” 。目前社區常見的做法是：
- PyTorch → TorchScript：把模型轉成可序列化的 IR（中間表示）。
- TorchScript → ONNX：導出成開放格式。
- ONNX.js (或 WebNN / WebGPU runtime) ：在瀏覽器解析並運行。
👉 所以，“PyTorch.js”更像是一支“聯合戰隊”，需要幾步轉化才能落地。就像走川藏線：路美，但要翻山越嶺、修車補胎。
3. Hello World 對比示例 🤹♂️
3.1 TensorFlow.js：一句話加載模型
import * as tf from '@tensorflow/tfjs' // 加載已經訓練好的模型 const model = await tf.loadLayersModel('/models/my_model.json') // 輸入張量推理 const input = tf.tensor([0.1, 0.2, 0.3, 0.4]) const output = model.predict(input) output.print()
👉 清清爽爽，瀏覽器 GPU 一鍵加速。
3.2 PyTorch.js 路線：間接轉 ONNX
- 在 PyTorch 裏導出模型（Python）：
import torch dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx") - 在 Web 端用 ONNX Runtime Web 或 ONNX.js 加載（JS）：
import * as ort from 'onnxruntime-web' const session = await ort.InferenceSession.create('/models/model.onnx')
const tensor = new ort.Tensor('float32', new Float32Array([0.1, 0.2]), [1, 2]) const results = await session.run
({ input: tensor }) console.log(results.output.data) 👉 這就是現實：PyTorch 部署到 Web，需要繞個大彎。
4. TensorFlow.js vs PyTorch.js：武力值對比 ⚔️
|
項目
|
TensorFlow.js 🚀
|
PyTorch.js（ONNX 路線） 🛤️
|
|
成熟度 |
官方維護，更新頻繁
|
非官方方案，碎片化社區支持
|
|
模型轉換 |
原生支持 TF 格式
|
需 PyTorch → ONNX 轉換
|
|
運行時 |
WebGL / WebGPU / WASM
|
ONNX.js / WebNN Runtime
|
|
易用性 |
一行 |
多步導出 + 配置
|
|
生態 |
豐富預訓練模型、教程、demo
|
模塊化，學習曲線更陡
|
|
適合人羣 |
希望快速上線 Web AI 功能的前端/全棧
|
堅守 PyTorch 訓練全流程的深度學習研究員
|
5. 性能上的一些“人話” 📊
- TensorFlow.js：對小模型（<幾十 MB），無壓力；對複雜 CNN、Transformer，性能會受限，常需蒸餾或量化。
- PyTorch.js：依賴 ONNX Runtime 的優化程度；WebGPU 來臨之後可能彎道超車，但目前體驗上還有點像“踩着獨輪車上高速”。
🎵 就像在咖啡館點單：
- TensorFlow.js：直接菜單點菜，上桌快。
- PyTorch.js：你先得寫張條子，然後送去廚房翻譯，再請廚師做，最後才端上來。
6. 總結：該選誰？🤔
- 如果你前端優先，想快速跑 Demo：直接選 TensorFlow.js，生態和文檔不用愁。
- 如果你訓練全靠 PyTorch，又懶得切換框架：只能走 “PyTorch → ONNX → Web” 的路線，雖然繞，但能保證訓練-推理鏈條一致。
- 如果你在意 未來趨勢：WebGPU、WebNN 規範逐漸成熟，PyTorch 社區可能會形成更統一的 Web 解決方案，值得觀望。
7. 一點 ASCII 藝術的收尾 🎨
┌───────────┐ ┌───────────┐ │TensorFlow │ │ PyTorch │ │ (TF.js) │ │ (ONNX) │ └─────┬─────┘ └─────┬─────┘ │ │ 快速加載模型 🚀 轉換導出 🛤️ │ │ 瀏覽器端 AI ✨ (AIGC Everywhere!) 彩蛋總結 🥚
- TensorFlow.js：像速溶咖啡，方便，口味穩定。
- PyTorch.js 路線：像手衝咖啡，步驟繁瑣，但風味原始、專業感強。
- 兩者都是 “AIGC 上 Web” 的魔法鑰匙，只是打開的方式不太一樣。