这篇教程将会涵盖一下章节：

• Tensors(张量)和Operations(操作) — 此章节将介绍Tensorflow.js的组成部分，如tensors(张量)，数据，形状以及数据类型等。
• Platform(平台) & Environment(环境) — 此章节为Tensorflow.js在不同平台以及环境概述，并简述了Tensorflow.js在不同平台上的取舍。
• Models(模型) and Layers(层) — 此章节介绍了如何利用Layers以及Core的API在Tensorflow.js中建立模型。
• 训练模型 — 此章节介绍了如何训练：models（模型），optimizers（优化器），losses（损失函数），metrics（评价标准）以及variables（变量）。
• 保存和加载模型 — 此章节将会指导你如何在Tensorflow.js中保存以及加载模型
• 模型转换 — 此章节主要介绍在Tensorflow.js中可用的模型类型以及其转换细节
• 与Python tf.keras的差异 — 此章节将会阐述tensorflow.js和python'tf.keras'主要的区别和功能，并了解JavaScript中的API规范。
• 在Node.js 中使用Tensorflow.js — 此章节将会主要介绍Tensorflow.js在Node.js中的三种可用模式以及所需要的系统要求。