私たちの次のショーで新しい#MadeWithTFJSのデモを参照してください&10月1日にライブ知らせる、午前9時PT YouTubeで見ます

TensorFlow.js は機械学習用 JavaScript ライブラリです

ML モデルを JavaScript で開発し、ブラウザまたは Node.js で直接 ML を使用します。

チュートリアル

包括的で完全な例を挙げながら TensorFlow.js の使い方を説明するチュートリアルです。

モデルを見る

事前トレーニング済みで、一般的なユースケースにそのまま使用可能なモデルです。

デモを見る

TensorFlow.js を使用するライブデモやコードの例をブラウザで実行できます。

仕組み

既存のモデルを実行する

既製の JavaScript モデルを使用するか、Python TensorFlow モデルを変換してブラウザ内または Node.js で実行します。

既存のモデルを再トレーニングする

独自のデータを使用して既存の ML モデルを再トレーニングします。

JavaScript を使用して ML モデルを開発する

柔軟性が高く直感的に操作できる API を使用して、JavaScript で直接モデルの構築とトレーニングを行います。

デモ

Performance RNN

ニューラル ネットワークによるリアルタイムのピアノ演奏をお楽しみください。

ウェブカメラ コントローラ

ブラウザでトレーニングした画像を使って、パックマンをプレイしましょう。

LipSync by YouTube

facemesh が組み込まれたブラウザで、ヒット曲「ダンス・モンキー」の口パクに挑戦してみましょう。

ニュースとお知らせ

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2021 年 5 月 19 日  
High Fidelity Pose Tracking with MediaPipe BlazePose and TensorFlow.js

Achieve higher accuracy and performance in pose detection with MediaPipe BlazePose, a 33-keypoint pose estimation model capable of running in real-time.

2021 年 5 月 19 日  
TensorFlow.js を使用してウェブ上で直接 TensorFlow Lite モデルを実行する

最適化された TF Lite モデルを再利用して WebAssembly 経由でブラウザで実行することで、JavaScript を書き換えることなくモバイルとウェブの ML 開発を統合できます。新しい TF.js タスク API は、さまざまなモデルやバックエンドをサポートしています。

2021 年 5 月 18 日  
ML を使用したウェブページのプリフェッチによりサイトの速度を上げる

サイト ナビゲーションのデータに基づいてカスタム機械学習モデルをトレーニングして、次に表示されるページを予測できるようにします。同時に、Angular アプリを使用してコンテンツをプリフェッチし、サイトの速度を向上させることで、ウェブサイトのユーザー エクスペリエンスを改善します。

2021 年 5 月 18 日  
TensorFlow.js を使用した次世代のウェブアプリ向けの機械学習(Google I/O)

TensorFlow.js の概要、現在の主な用途、今年の新機能、今後の計画、新たに結成された Special Interest Group と Working Group への参加方法をご確認ください。