7. 다음 명령으로 훈련을 시작합니다.

> node main.js

단계가 올바르게 수행됐다면 모델이 CUDA GPU에서 실행될 것입니다. 훈련 속도는 CPU 버전(tfjs-node)보다 일반적으로 다섯 배 빠릅니다. tfjs-node의 CPU나 GPU 버전 모두 같은 모델을 브라우저에서 훈련하는 것보다 훨씬 빠릅니다.

tfjs-node에서 MNIST를 위한 고성능 합성곱 신경망 훈련하기

20 에포크 동안 훈련이 수행되고 나면, 모델이 약 99.6%의 최종 테스트 (또는 평가) 정확도를 출력합니다. 4.2절에서 달성한 99.0%보다 높습니다. 그럼 노드(node) 기반의 모델과 브라우저 기반 모델의 어떤 차이점이 정확도의 향상을 가져왔을까요? tfjs-node와 TensorFlow.js의 브라우저 버전에서 같은 모델을 훈련하면 (랜덤한 가중치 초기화 등의 영향을 제외하고) 같은 결과를 얻습니다. 이 질문에 대한 답을 얻기 위해 노드 기반 모델의 정의를 살펴보겠습니다. 이 모델은 main.js에서 임포트하는 model.js 파일에 정의되어 있습니다.