TensorFlow.js est une bibliothèque pour le machine learning avec JavaScript

Développez des modèles de machine learning en JavaScript et utilisez le machine learning directement dans le navigateur ou dans Node.js.

Accéder aux tutoriels

Des tutoriels vous montrent comment utiliser TensorFlow.js avec des exemples complets de bout en bout.

Afficher les modèles

Des modèles pré-entraînés prêts à l'emploi pour les cas d'utilisation les plus fréquents

Accéder aux démonstrations

Des démonstrations et exemples peuvent être exécutés dans votre navigateur avec TensorFlow.js.

Fonctionnement

Exécuter les modèles existants

Utilisez des modèles JavaScript prêts à l'emploi ou convertissez des modèles TensorFlow codés en Python pour les exécuter dans un navigateur ou sous Node.js.

Réentraîner des modèles existants

Réentraînez des modèles de machine learning existants à l'aide de vos propres données.

Développer du machine learning avec JavaScript

Créez et entraînez des modèles directement en JavaScript à l'aide d'API flexibles et intuitives.

Démonstrations

Interprétation musicale par un RNN

Écoutez une interprétation au piano en temps réel jouée par un réseau de neurones.

Contrôleur de webcam.

Jouez à Pac-Man à l'aide d'images sur lesquelles vous venez d'entraîner votre navigateur.

Move Mirror

Découvrez une façon inédite de parcourir des images : en bougeant votre corps.

Actualités et annonces

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18 mars 2020 
TensorFlow.js : ML pour le Web et au-delà (TF Dev Summit 2020)

Regardez la présentation tirée du Dev Summit pour découvrir toutes les nouveautés de TensorFlow.js, et pour en savoir plus sur les fonctionnalités, les améliorations et les releases à venir.

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24 février 2020 
Utilisation de TensorFlow.js en production pour l'essai de maquillage en réalité augmentée dans un navigateur

Découvrez comment TensorFlow.js a permis à l'équipe Modiface de L'Oréal de proposer un service d'essai de maquillage sur le site Web de la marque.

4 février 2020 
Lancement de TensorFlow.js pour React Native

Découvrez les nouvelles capacités d'intégration et fonctionnalités de la plate-forme, comme le backend accéléré par GPU, le chargement et l'enregistrement de modèles, l'entraînement de modèles personnalisés, et la gestion d'images et de vidéos.

14 janvier 2020 
Exécuter un modèle enregistré TensorFlow directement dans Node.js, sans conversion

Utilisez un modèle Python sur Node.js sans avoir à le convertir. Vous pourriez même constater une amélioration des performances.