Panduan TensorFlow.js

Panduan ini berisi bagian-bagian ini:

• Tensor dan Operasi —Pengantar tensor, data, bentuk, dan tipe data, blok penyusun TensorFlow.js
• Platform & Lingkungan —Ringkasan berbagai platform dan lingkungan di TensorFlow.js dan kompromi di antara keduanya.
• Models and Layers —Cara membuat model di TensorFlow.js menggunakan Layers dan Core API.
• Model Pelatihan —Pengantar pelatihan: model, pengoptimal, kerugian, metrik, variabel.
• Menyimpan dan Memuat Model —Pelajari cara menyimpan dan memuat model TensorFlow.js.
• Konversi Model —Lihat lanskap jenis model yang tersedia di ekosistem TensorFlow.js dan detail di balik konversi model.
• Perbedaan dari Python tf.keras —Ketahui perbedaan dan kemampuan utama antara TensorFlow.js dan Python tf.keras serta konvensi API yang digunakan dalam JavaScript.
• Menggunakan TensorFlow.js di Node.js —Pahami tradeoff antara tiga binding Node.js yang tersedia dan persyaratan sistem yang mereka miliki.
• Deploy proyek TensorFlow.js Node di cloud —Cara men-deploy proses Node.js dengan paket tfjs-node di platform cloud.