一个功能强大且直观的所见即所得界面，让任何人都能创建机器学习模型！

AI-Blocs 的理念是提供一个简单的场景，其中包含可拖拽的对象，并且这些对象都附加了脚本。模型可以直接在编辑器中运行，也可以导出为独立的 TensorFlow 脚本。

变量会从 Python 脚本中解析出来，并且可以在 AI-Blocs 的属性面板中进行编辑。

安装

该项目需要 Python（https://www.python.org/）和 TensorFlow（https://www.tensorflow.org/）才能运行项目。不过，即使没有这些依赖项，您仍然可以创建和编辑项目。

要运行 AI-Blocs，请下载项目压缩包并启动 AI-Blocs.exe 文件。

要运行您的模型，只需点击“播放”按钮，剩下的就交给魔法吧！

下载

所有版本都可以在这里找到：https://github.com/MrNothing/AI-Blocks/releases/

构建与运行

首先输入： npm install

从源代码运行项目： npm run test

从源代码构建项目： npm run pack

文档

文档和视频教程可以在以下网站找到：https://mrnothing.github.io/AI-Blocks/index.html

许可证

该程序根据以下许可证发布：https://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/

AI-Blocks 快速上手指南

AI-Blocks 是一款功能强大且直观的所见即所得（WYSIWYG）界面工具，旨在让任何人都能轻松创建机器学习模型。它通过拖拽带有脚本的对象来构建场景，支持直接在编辑器中运行模型，或导出为独立的 TensorFlow 脚本。

环境准备

在运行项目之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Windows（推荐使用官方发布的 .exe 版本），其他系统可通过源码构建运行。
• 核心依赖：
  • Python: 必须安装，用于解析脚本变量和运行模型。下载地址：https://www.python.org/
    • 国内加速建议：如下载缓慢，可使用清华镜像源安装 Python 包。
  • TensorFlow: 必须安装，用于执行机器学习任务。下载地址：https://www.tensorflow.org/
    • 国内加速建议：推荐使用国内镜像安装 TensorFlow：

    pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    

• 构建依赖（仅当需要从源码编译时）：
  • Node.js & npm: 用于安装项目依赖和打包。

注意：如果您仅需创建和编辑项目文件，可以暂时不安装 Python 和 TensorFlow；但在点击"Play"运行模型或导出脚本前，必须完成上述依赖的安装。

安装步骤

您可以根据需求选择直接使用发布版或从源码构建。

方式一：使用预编译版本（推荐 Windows 用户）

1. 访问官方发布页面下载最新安装包：https://github.com/MrNothing/AI-Blocks/releases/
2. 解压下载的压缩包。
3. 双击运行 AI-Blocs.exe 启动程序。

方式二：从源码构建与运行

如果您需要修改源码或在非 Windows 环境下运行，请按以下步骤操作：

1. 克隆或下载本项目源代码。
2. 打开终端（Terminal/CMD），进入项目根目录。
3. 安装项目依赖：

   npm install
   

4. 测试运行（直接从源码启动）：

   npm run test
   

5. 构建打包（生成独立应用）：

   npm run pack
   

基本使用

以下是创建一个简单模型的最快流程：

1. 启动程序：运行 AI-Blocs.exe 或通过 npm run test 启动编辑器。
2. 构建场景：
   • 在主界面中，从组件库拖拽对象（Objects）到场景区域。
   • 每个对象都附带了 Python 脚本。您可以在右侧的 Properties Panel（属性面板） 中直接编辑从脚本中解析出的变量。
3. 运行模型：
   • 点击界面上的 "Play" 按钮。
   • 系统将调用本地安装的 TensorFlow 直接运行模型，您可以实时观察结果。
4. 导出模型（可选）：
   • 完成调试后，可将项目导出为独立的 Python 脚本，以便在其他环境中部署运行。

更多详细文档和视频教程请访问：https://mrnothing.github.io/AI-Blocks/index.html