חדש בלמידת מכונה? צפה בקורס וידאו כדי לקבל ידע מעשי ב-ML תוך שימוש בטכנולוגיות אינטרנט
. View series
מדריך TensorFlow.js
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
מדריך זה מספק תיעוד מעמיק של נושאים חשובים של TensorFlow.js. אם אתה רק התחלת עם TensorFlow.js, אולי תרצה לחקור את המדריכים ולאחר מכן לחזור למדריך זה כדי ללמוד עוד.
TensorFlow.js היא ספריית ML אינטרנט בקוד פתוח שיכולה לפעול בכל מקום ש-JavaScript יכול. הוא מבוסס על ספריית TensorFlow המקורית שנכתבה ב-Python ומטרתה ליצור מחדש את חווית המפתחים ואת מערך ממשקי ה-API עבור מערכת האקולוגית של JavaScript.
הנושאים במדריך זה יעזרו לך להבין את TensorFlow.js וכיצד ממשקי API של TensorFlow עובדים ב-JavaScript.
למד על מושגי מפתח של Tensorflow:
למד על דגמים מוכנים מראש:
למידע נוסף על דגמים וכיצד להשתמש בהם:
- מודלים ושכבות - כיצד לבנות מודל ב-TensorFlow.js באמצעות Layers ו-Core API.
- מודלים לרכבת – מבוא לאימון: מודלים, מייעלים, הפסדים, מדדים, משתנים.
- שמירה וטעינת מודלים - למד כיצד לשמור ולטעון מודלים של TensorFlow.js.
- המרת מודל - ראה את הנוף של סוגי המודלים הזמינים במערכת האקולוגית של TensorFlow.js ואת הפרטים מאחורי המרה של מודלים.
- הבדלים מ-Python tf.keras - הכר את ההבדלים והיכולות העיקריים בין TensorFlow.js ל-Python
tf.keras ואת מוסכמות ה-API המשמשות ב-JavaScript.
למד על TensorFlow.js ב-Node.js:
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2023-06-02 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2023-06-02 (שעון UTC)."],[],[],null,["# TensorFlow.js guide\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThis guide provides in-depth documentation of important TensorFlow.js topics. If\nyou're just getting started with TensorFlow.js, you might want to explore\n[the tutorials](/js/tutorials) and then return to this guide to learn more.\n\nTensorFlow.js is an open-source web ML library that can run anywhere JavaScript\ncan. It's based on the original TensorFlow library written in Python and aims\nto recreate this developer experience and set of APIs for the JavaScript\necosystem.\n\nThe topics in this guide will help you understand TensorFlow.js and how\nTensorFlow APIs work in JavaScript.\n\nLearn about key Tensorflow concepts:\n\n- [Tensors and operations](/js/guide/tensors_operations) -- An intro to tensors, data, shapes, and data types: the building blocks of TensorFlow.js.\n- [Platform and environment](/js/guide/platform_environment) -- Overview of the different platforms and environments in TensorFlow.js and the tradeoffs between them.\n- [Custom ops, kernels, and gradients](/js/guide/custom_ops_kernels_gradients) -- Outlines the mechanisms for defining custom operations (ops), kernels, and gradients in TensorFlow.js.\n\nLearn about pre-made models:\n\n- [Use a pre-made model](/js/guide/premade_models) -- Guidance on how to find and select pre-made models for your use case.\n\nLearn more about models and how to use them:\n\n- [Models and layers](/js/guide/models_and_layers) -- How to build a model in TensorFlow.js using Layers and the Core API.\n- [Train models](/js/guide/train_models) -- Introduction to training: models, optimizers, losses, metrics, variables.\n- [Save and load models](/js/guide/save_load) -- Learn how to save and load TensorFlow.js models.\n- [Model conversion](/js/guide/conversion) -- See the landscape of model types available in the TensorFlow.js ecosystem and the details behind conversion of models.\n- [Differences from Python tf.keras](/js/guide/layers_for_keras_users) -- Know the major differences and capabilities between TensorFlow.js and Python [`tf.keras`](/api_docs/python/tf/keras) and the API conventions used in JavaScript.\n\nLearn about TensorFlow.js in Node.js:\n\n- [Using TensorFlow.js in Node.js](/js/guide/nodejs) -- Understand the tradeoffs between the three available Node.js bindings and the system requirements they have.\n- [Deploy a TensorFlow.js Node project on cloud](/js/guide/node_in_cloud) -- How to deploy a Node.js process with the `tfjs-node` package on cloud platforms."]]
