Bạn mới học máy? Xem khóa học video để có kiến thức làm việc thực tế về ML bằng công nghệ web
Xem loạt bài
Hướng dẫn về TensorFlow.js
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Hướng dẫn này cung cấp tài liệu chuyên sâu về các chủ đề quan trọng của TensorFlow.js. Nếu bạn mới bắt đầu với TensorFlow.js, bạn có thể muốn khám phá các hướng dẫn và sau đó quay lại hướng dẫn này để tìm hiểu thêm.
TensorFlow.js là một thư viện ML web mã nguồn mở có thể chạy ở mọi nơi JavaScript có thể. Nó dựa trên thư viện TensorFlow ban đầu được viết bằng Python và nhằm mục đích tạo lại trải nghiệm của nhà phát triển này và bộ API cho hệ sinh thái JavaScript.
Các chủ đề trong hướng dẫn này sẽ giúp bạn hiểu về TensorFlow.js và cách API TensorFlow hoạt động trong JavaScript.
Tìm hiểu về các khái niệm chính của Tensorflow:
Tìm hiểu về các mô hình làm sẵn:
Tìm hiểu thêm về các mô hình và cách sử dụng chúng:
- Mô hình và lớp – Cách xây dựng mô hình trong TensorFlow.js bằng cách sử dụng Lớp và API lõi.
- Mô hình đào tạo – Giới thiệu về đào tạo: mô hình, trình tối ưu hóa, tổn thất, số liệu, biến số.
- Lưu và tải mô hình – Tìm hiểu cách lưu và tải mô hình TensorFlow.js.
- Chuyển đổi mô hình – Xem toàn cảnh các loại mô hình có sẵn trong hệ sinh thái TensorFlow.js và thông tin chi tiết đằng sau việc chuyển đổi mô hình.
- Sự khác biệt so với Python tf.keras – Biết những khác biệt và khả năng chính giữa TensorFlow.js và Python
tf.keras
cũng như các quy ước API được sử dụng trong JavaScript.
Tìm hiểu về TensorFlow.js trong Node.js:
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2023-06-02 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 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."]]