Demos
Sehen Sie sich Beispiele und Live-Demos an, die mit TensorFlow.js erstellt wurden.

Sehen Sie, wie gut Sie sich mit den Texten des beliebten Hits "Dance Monkey" synchronisieren. Diese In-Browser-Erfahrung verwendet das Facemesh-Modell, um Schlüsselpunkte um die Lippen herum zu schätzen, um die Genauigkeit der Lippensynchronisierung zu erzielen.

Verwenden Sie die Kamera Ihres Telefons, um Emojis in der realen Welt zu identifizieren. Können Sie alle Emojis finden, bevor die Zeit abläuft?

Spielen Sie Pac-Man mit Bildern, die in Ihrem Browser trainiert wurden.

Keine Codierung erforderlich! Bringen Sie einer Maschine bei, Bilder zu erkennen und Töne abzuspielen.

Entdecken Sie Bilder auf unterhaltsame neue Weise, indem Sie sich einfach bewegen.

Genießen Sie ein Klavierspiel in Echtzeit durch ein neuronales Netzwerk.

Trainieren Sie ein serverseitiges Modell, um Baseballspielfeldtypen mit Node.js zu klassifizieren.

Sehen Sie, wie Sie mit tfjs-vis das In-Browser-Training visualisieren und Verhalten und Training modellieren.
Community-Demos
Beginnen Sie mit offiziellen Vorlagen und lassen Sie sich von den Top-Picks der Community inspirieren.
Sehen Sie sich Community-Glitches an und erstellen Sie Ihre eigenen TensorFlow.js-basierten Projekte.
Fork Boilerplate-Vorlagen und sieh dir Arbeitsbeispiele aus der Community an.
Sehen Sie, was die Community erstellt und an die TensorFlow.js-Galerieseite gesendet hat.
Erfahren Sie das Neueste über neue Projekte, die mit TensorFlow.js erstellt wurden, und teilen Sie Ihre eigenen mit dem Hashtag!
Beispiel | Eingabedatentyp | Aufgabentyp | Modelltyp | Trainingsumgebung | Inferenzumgebung | API-Typ | Demo |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Abalone-Knoten | Numerisch | Laden von Daten aus lokaler Datei und Training in Node.js | Mehrschichtiges Perzeptron | Node.js | Node.js | Lagen | Keine Demo |
zusätzlich-rnn | Text | Sequenz-zu-Sequenz | RNN: SimpleRNN, GRU und LSTM | Browser | Browser | Lagen | Demo ansehen |
add-rnn-webworker | Text | Sequenz-zu-Sequenz | RNN: SimpleRNN, GRU und LSTM | Browser: Webworker | Browser: Webworker | Lagen | Keine Demo |
Baseball-Knoten | Numerisch | Mehrklassenklassifizierung | Mehrschichtiges Perzeptron | Node.js | Node.js | Lagen | Keine Demo |
Boston-Gehäuse | Numerisch | Rückschritt | Mehrschichtiges Perzeptron | Browser | Browser | Lagen | Demo ansehen |
Karrenstange | horizontal_rule | Verstärkungslernen | Richtliniengradient | Browser | Browser | Lagen | Demo ansehen |
Chrom-Erweiterung | Bild | (Bereitstellen von TF.js in der Chrome-Erweiterung) | Faltungsneurales Netzwerk | horizontal_rule | Browser | horizontal_rule | Keine Demo |
benutzerdefinierte Schicht | horizontal_rule | (Definieren eines benutzerdefinierten Layer-Untertyps) | horizontal_rule | horizontal_rule | Browser | Lagen | Demo ansehen |
Daten-csv | horizontal_rule | Erstellen eines tf.data.Datasets aus einer Remote-CSV | horizontal_rule | horizontal_rule | horizontal_rule | horizontal_rule | Demo ansehen |
Datengenerator | horizontal_rule | Erstellen eines tf.data.Datasets mit einem Generator | Rückschritt | Browser | Browser | Lagen | Demo ansehen |
Datum-Umstellung-Achtung | Text | Text-zu-Text-Konvertierung | Aufmerksamkeitsmechanismus, RNN | Node.js | Browser und Node.js | Lagen | Demo ansehen |
Elektron | Bild | (Bereitstellen von TF.js in Electron-basierten Desktop-Apps) | Faltungsneurales Netzwerk | horizontal_rule | Node.js | horizontal_rule | Keine Demo |
mode-mnist-vae | Bild | Generativ | Variations-Autoencoder | Node.js | Browser | Lagen | Keine Demo |
Iris | Numerisch | Mehrklassenklassifizierung | Mehrschichtiges Perzeptron | Browser | Browser | Lagen | Demo ansehen |
iris-fitDataset | Sequenz-zu-Sequenz | Mehrklassenklassifizierung | Mehrschichtiges Perzeptron | Browser | Browser | Lagen | Demo ansehen |
jena-wetter | Text | Sequenz-zu-Vorhersage | MLP und RNNs | Browser und Node.js | Browser | Lagen | Demo ansehen |
lstm-text-generierung | Bild | Sequenz-zu-Vorhersage | RNN: LSTM | Browser | Browser | Lagen | Demo ansehen |
mnist | Bild | Mehrklassenklassifizierung | Faltungsneurales Netzwerk | Browser | Browser | Lagen | Demo ansehen |
mnist-acgan | Bild | Generatives gegnerisches Netzwerk | Konvolutionelles neuronales Netzwerk; GAN | Node.js | Browser | Lagen | Demo ansehen |
mnist-core | Bild | Mehrklassenklassifizierung | Faltungsneurales Netzwerk | Browser | Browser | Kern (Ops) | Demo ansehen |
mnist-Knoten | Bild | Mehrklassenklassifizierung | Faltungsneurales Netzwerk | Node.js | Node.js | Lagen | Keine Demo |
mnist-transfer-cnn | Bild | Mehrklassenklassifikation (Transferlernen) | Faltungsneurales Netzwerk | Browser | Browser | Lagen | Keine Demo |
mobilenet | Bild | Mehrklassenklassifizierung | Faltungsneurales Netzwerk | horizontal_rule | Browser | Lagen | Demo ansehen |
Polynom-Regression | Numerisch | Rückschritt | Flaches neuronales Netz | Browser | Browser | Lagen | Demo ansehen |
Polynom-Regressions-Kern | Numerisch | Rückschritt | Flaches neuronales Netz | Browser | Browser | Kern (Ops) | Demo ansehen |
Quantisierung | Verschieden | Demonstriert die Wirkung der Gewichtsquantisierung nach dem Training | Verschieden | Node.js | Node.js | Lagen | Keine Demo |
Gefühl | Text | Sequenz-zu-Binär-Vorhersage | LSTM, 1D-ConvNet | Node.js | Node.js oder Python | Lagen | Demo ansehen |
einfache-Objekt-Erkennung | Bild | Objekterkennung | Convolutional Neural Network (Transferlernen) | Node.js | Browser | Lagen | Demo ansehen |
Schlange-dqn | horizontal_rule | Objekterkennung | Tiefes Q-Netzwerk | Node.js | Browser | Lagen | Demo ansehen |
Übersetzung | Text | Sequenz-zu-Sequenz | LSTM-Encoder und -Decoder | Node.js oder Python | Browser | Lagen | Demo ansehen |
tsne-mnist-leinwand | horizontal_rule | Dimensionsreduktion und Datenvisualisierung | tSN | Browser | Browser | Kern (Ops) | Keine Demo |
Webcam-Transfer-Lernen | Bild | Mehrklassenklassifikation (Transferlernen) | Faltungsneurales Netzwerk | Browser | Browser | Lagen | Demo ansehen |
Website-Phishing | Numerisch | Binäre Klassifizierung | Mehrschichtiges Perzeptron | Browser | Browser | Lagen | Demo ansehen |