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TensorFlow.js 가이드
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이 가이드는 중요한 TensorFlow.js 주제에 대한 심층 문서를 제공합니다. TensorFlow.js를 이제 막 시작하는 경우 자습서를 탐색한 다음 이 가이드로 돌아와 자세히 알아볼 수 있습니다.
TensorFlow.js는 자바스크립트가 가능한 모든 곳에서 실행할 수 있는 오픈 소스 웹 ML 라이브러리입니다. Python으로 작성된 원래 TensorFlow 라이브러리를 기반으로 하며 이 개발자 경험과 JavaScript 에코시스템용 API 세트를 재현하는 것을 목표로 합니다.
이 가이드의 주제는 TensorFlow.js와 TensorFlow API가 JavaScript에서 작동하는 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다.
주요 Tensorflow 개념에 대해 알아보세요.
- Tensor and operations – TensorFlow.js의 빌딩 블록인 Tensor, 데이터, 모양 및 데이터 유형에 대한 소개입니다.
- 플랫폼 및 환경 – TensorFlow.js의 다양한 플랫폼 및 환경과 이들 간의 장단점에 대한 개요입니다.
- 맞춤 작업, 커널 및 기울기 - TensorFlow.js에서 맞춤 작업(ops), 커널 및 기울기를 정의하기 위한 메커니즘을 간략하게 설명합니다.
미리 만들어진 모델에 대해 알아보기:
모델 및 사용 방법에 대해 자세히 알아보세요.
- 모델 및 레이어 – 레이어 및 Core API를 사용하여 TensorFlow.js에서 모델을 빌드하는 방법입니다.
- 훈련 모델 – 훈련 소개: 모델, 옵티마이저, 손실, 지표, 변수.
- 모델 저장 및 로드 – TensorFlow.js 모델을 저장하고 로드하는 방법을 알아보세요.
- 모델 변환 – TensorFlow.js 생태계에서 사용할 수 있는 모델 유형의 환경과 모델 변환에 대한 세부 정보를 확인하세요.
- Python tf.keras와의 차이점 – TensorFlow.js와 Python
tf.keras
간의 주요 차이점과 기능 및 JavaScript에서 사용되는 API 규칙을 알아보세요.
Node.js의 TensorFlow.js에 대해 알아보세요.
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
최종 업데이트: 2023-06-02(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 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."]]