Новичок в машинном обучении? Посмотрите видеокурс, чтобы получить практические навыки машинного обучения с использованием веб-технологий
Посмотреть серию
Руководство по TensorFlow.js
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
В этом руководстве представлена подробная документация по важным темам TensorFlow.js. Если вы только начинаете работать с TensorFlow.js, вы можете изучить учебные пособия , а затем вернуться к этому руководству, чтобы узнать больше.
TensorFlow.js — это веб-библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, которая может работать везде, где может работать JavaScript. Он основан на оригинальной библиотеке TensorFlow, написанной на Python, и призван воссоздать этот опыт разработчиков и набор API-интерфейсов для экосистемы JavaScript.
Темы в этом руководстве помогут вам понять TensorFlow.js и то, как API-интерфейсы TensorFlow работают в JavaScript.
Узнайте о ключевых концепциях Tensorflow:
Узнайте о готовых моделях:
Узнайте больше о моделях и о том, как их использовать:
- Модели и слои — как построить модель в TensorFlow.js, используя слои и основной API.
- Тренировать модели — Введение в обучение: модели, оптимизаторы, потери, метрики, переменные.
- Сохранение и загрузка моделей . Узнайте, как сохранять и загружать модели TensorFlow.js.
- Преобразование моделей . Ознакомьтесь с набором типов моделей, доступных в экосистеме TensorFlow.js, и подробными сведениями о преобразовании моделей.
- Отличия от Python tf.keras . Узнайте об основных различиях и возможностях между TensorFlow.js и Python
tf.keras , а также о соглашениях API, используемых в JavaScript.
Узнайте о TensorFlow.js в Node.js:
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2023-06-02 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2023-06-02 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."]]
