Propel：Node.js創設者が提供する科学計算用JavaScriptライブラリ

Propelは、GPUハードウェアを活用した新しいJavaScript科学計算ライブラリであり、JavaScriptで機械学習やその他の科学計算をサポートする。

多くの場合、Pythonは機械学習のデフォルト言語であるが、一方でJavaScriptが普及してきている。Propelは、PythonとJavaScriptの間にある計算上のギャップの排除を追求している。

PropelはNumPyに似たアプローチをしている。Propelのプロジェクトクリエイターと元々のNode.js創設者であるRyan Dahl氏は、「JavaScriptは、あらゆる分野の科学プログラマにとって理想的なワークフローとして機能する、高速で動的な言語です」と述べている。

このような見方をするのはDahl氏だけではない。他の多くのプロジェクトが、brain.js、ConvNetJS、deeplearn.js、math.js、mljs、Natural、Synaptic、Webdnnを含むJavaScriptで計算コンピューティングと機械学習を改善しようとしている。

Propelは複数の環境で動作するが、パフォーマンス上の理由から、計算集約的なコンピューティングのためにNode.jsの使用が推奨されている。

最初から始めるのではなく、Propelは他の基礎技術を活用する。PropelはWebGLとdeeplearn.jsを使用してブラウザで動作する。 Node.jsバージョンはTensorFlowのC APIを使用して、複数のGPUとTCP接続のターゲティングをサポートする。Propelのブラウザバージョンは、デモンストレーション目的やより単純な計算を目的としている。

機械学習の用途では、開発者にはサーバサイドに機械学習モデルを作成し、その後すぐにWebベースのデモとしてデプロイすることが推奨されている。このプロジェクトでは、ニューラルネットワークの導入例が示されている。PropelはTypeScriptで作成されており、ts-nodeの使用が推奨されている。ts-nodeでは、TypeScriptの実行環境とNode.js向けのREPLを提供されるためである。

Propelのインストールは単純である。Node.jsで、コマンドラインから次のコマンドを実行する。

npm install propel

Node.jsの例を見るには、コマンドラインから次のコマンドを実行する。

npm install -g ts-node
./tools/build.js
ts-node ./example.ts

ブラウザでは、最適化されたJavaScriptパッケージを含む。

<script src="https://unpkg.com/propel@3.1.0"></script>

Node.jsまたはブラウザベースのアプリケーションソースコード内でPropelを使用するには、ESモジュールを使用してPropelから関連モジュールをインポートする。次に例を示す。

import { grad, linspace, plot } from "propel";

Propelは開発ライフサイクルの初期段階にあり、まだ安定版には達していない。Propel GitHubプロジェクトでは、コントリビューションを歓迎する。