TensorFlow.js ist eine JavaScript-Bibliothek zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen im Browser und in Node.js.
In den folgenden Abschnitten finden Sie verschiedene Möglichkeiten, wie Sie beginnen können.
Code ML-Programme ohne direkten Umgang mit Tensoren
Möchten Sie mit maschinellem Lernen beginnen, sich aber keine Gedanken über Details auf niedriger Ebene wie Tensoren oder Optimierer machen?
Die ml5.js-Bibliothek basiert auf TensorFlow.js und bietet Zugriff auf Algorithmen und Modelle für maschinelles Lernen im Browser mit einer präzisen, ansprechbaren API.
Holen Sie sich Setup mit TensorFlow.js
Bequem mit Konzepten wie Tensoren, Ebenen, Optimierern und Verlustfunktionen (oder bereit, sich mit ihnen vertraut zu machen)? TensorFlow.js bietet flexible Bausteine für die Programmierung neuronaler Netze in JavaScript.
Sehen Sie, wie Sie mit TensorFlow.js Code im Browser oder in Node.js arbeiten.
Konvertieren Sie vorab trainierte Modelle in TensorFlow.js
Erfahren Sie, wie Sie vorab trainierte Modelle aus Python in TensorFlow.js konvertieren
Lernen Sie aus dem vorhandenen TensorFlow.js-Code
tfjs-examples bietet kleine Codebeispiele, die verschiedene ML-Aufgaben mit TensorFlow.js implementieren.
Visualisieren Sie das Verhalten Ihres TensorFlow.js-Modells
tfjs-vis ist eine kleine Bibliothek für die Browser-Visualisierung zur Verwendung mit TensorFlow.js.
Sehen Sie es auf GitHubSiehe Demo
Bereiten Sie Ihre Daten mit TensorFlow.js für die Verarbeitung vor
TensorFlow.js unterstützt die Verarbeitung von Daten mithilfe von ML-Best Practices.