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

Sehen Sie, wie gut Sie mit den Texten des beliebten Hits "Dance Monkey" synchronisieren. Diese In-Browser-Erfahrung verwendet das Facemesh-Modell zum Schätzen von Schlüsselpunkten um die Lippen, um die Genauigkeit der Lippensynchronisation zu erzielen.

Verwenden Sie die Kamera Ihres Telefons, um Emojis in der realen Welt zu identifizieren. Kannst du 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 eine unterhaltsame neue Art und Weise, indem Sie sich einfach bewegen.

Genießen Sie eine Klavierperformance in Echtzeit durch ein neuronales Netzwerk.

Trainieren Sie ein serverseitiges Modell, um Baseball-Spielfeldtypen mithilfe von Node.js zu klassifizieren.

Erfahren Sie, wie Sie das Training im Browser visualisieren und das Verhalten und Training mit tfjs-vis modellieren.
Community-Demos
Beginnen Sie mit offiziellen Vorlagen und lassen Sie sich von den besten Tipps der Community inspirieren.
Schauen Sie sich Community Glitches an und erstellen Sie Ihre eigenen TensorFlow.js-Projekte.
Fork Boilerplate-Vorlagen und sehen Sie sich Arbeitsbeispiele aus der Community an.
Sehen Sie, was die Community erstellt und an die TensorFlow.js-Galerieseite gesendet hat.
Erfahren Sie die neuesten Informationen zu neuen Projekten, 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 der lokalen Datei und Training in Node.js. | Mehrschichtiges Perzeptron | Node.js | Node.js | Schichten | Keine Demo |
Addition-rnn | Text | Sequenz zu Sequenz | RNN: SimpleRNN, GRU und LSTM | Browser | Browser | Schichten | Demo anzeigen |
Addition-RNN-Webworker | Text | Sequenz zu Sequenz | RNN: SimpleRNN, GRU und LSTM | Browser: Web Worker | Browser: Web Worker | Schichten | Keine Demo |
Baseball-Knoten | Numerisch | Klassifizierung mehrerer Klassen | Mehrschichtiges Perzeptron | Node.js | Node.js | Schichten | Keine Demo |
Boston-Gehäuse | Numerisch | Regression | Mehrschichtiges Perzeptron | Browser | Browser | Schichten | Demo anzeigen |
Wagenstange | horizontal_rule | Verstärkungslernen | Richtlinienverlauf | Browser | Browser | Schichten | Demo anzeigen |
Chrom-Erweiterung | Bild | (Bereitstellen von TF.js in der Chrome-Erweiterung) | Faltungs-Neuronales Netzwerk | horizontal_rule | Browser | horizontal_rule | Keine Demo |
benutzerdefinierte Ebene | horizontal_rule | (Definieren eines benutzerdefinierten Layer-Subtyps) | horizontal_rule | horizontal_rule | Browser | Schichten | Demo anzeigen |
data-csv | horizontal_rule | Erstellen eines tf.data.Dataset aus einer Remote-CSV | horizontal_rule | horizontal_rule | horizontal_rule | horizontal_rule | Demo anzeigen |
Datengenerator | horizontal_rule | Erstellen eines tf.data.Dataset mit einem Generator | Regression | Browser | Browser | Schichten | Demo anzeigen |
Datumsumwandlung-Aufmerksamkeit | Text | Text-zu-Text-Konvertierung | Aufmerksamkeitsmechanismus, RNN | Node.js | Browser und Node.js. | Schichten | Demo anzeigen |
Elektron | Bild | (Bereitstellen von TF.js in elektronenbasierten Desktop-Apps) | Faltungs-Neuronales Netzwerk | horizontal_rule | Node.js | horizontal_rule | Keine Demo |
mode-mnist-vae | Bild | Generativ | Variations-Autoencoder | Node.js | Browser | Schichten | Keine Demo |
Iris | Numerisch | Klassifizierung mehrerer Klassen | Mehrschichtiges Perzeptron | Browser | Browser | Schichten | Demo anzeigen |
iris-fitDataset | Sequenz zu Sequenz | Klassifizierung mehrerer Klassen | Mehrschichtiges Perzeptron | Browser | Browser | Schichten | Demo anzeigen |
Jena-Wetter | Text | Sequenz-zu-Vorhersage | MLP und RNNs | Browser und Node.js. | Browser | Schichten | Demo anzeigen |
lstm-Text-Generierung | Bild | Sequenz-zu-Vorhersage | RNN: LSTM | Browser | Browser | Schichten | Demo anzeigen |
mnist | Bild | Klassifizierung mehrerer Klassen | Faltungs-Neuronales Netzwerk | Browser | Browser | Schichten | Demo anzeigen |
Mnist-Acgan | Bild | Generatives gegnerisches Netzwerk | Faltungsneurales Netzwerk; GAN | Node.js | Browser | Schichten | Demo anzeigen |
Mnist-Core | Bild | Klassifizierung mehrerer Klassen | Faltungs-Neuronales Netzwerk | Browser | Browser | Kern (Ops) | Demo anzeigen |
Mnist-Knoten | Bild | Klassifizierung mehrerer Klassen | Faltungs-Neuronales Netzwerk | Node.js | Node.js | Schichten | Keine Demo |
mnist-transfer-cnn | Bild | Klassifizierung mehrerer Klassen (Transferlernen) | Faltungs-Neuronales Netzwerk | Browser | Browser | Schichten | Keine Demo |
mobilet | Bild | Klassifizierung mehrerer Klassen | Faltungs-Neuronales Netzwerk | horizontal_rule | Browser | Schichten | Demo anzeigen |
Polynom-Regression | Numerisch | Regression | Flaches neuronales Netzwerk | Browser | Browser | Schichten | Demo anzeigen |
Polynom-Regressions-Kern | Numerisch | Regression | Flaches neuronales Netzwerk | Browser | Browser | Kern (Ops) | Demo anzeigen |
Quantisierung | Verschiedene | Demonstriert den Effekt der Gewichtsquantisierung nach dem Training | Verschiedene | Node.js | Node.js | Schichten | Keine Demo |
Gefühl | Text | Sequenz-zu-Binär-Vorhersage | LSTM, 1D ConvNet | Node.js | Node.js oder Python | Schichten | Demo anzeigen |
einfache Objekterkennung | Bild | Objekterkennung | Faltungs-Neuronales Netz (Transferlernen) | Node.js | Browser | Schichten | Demo anzeigen |
Schlange-dqn | horizontal_rule | Objekterkennung | Deep Q-Network | Node.js | Browser | Schichten | Demo anzeigen |
Übersetzung | Text | Sequenz zu Sequenz | LSTM-Codierer und -Decodierer | Node.js oder Python | Browser | Schichten | Demo anzeigen |
tsne-mnist-canvas | horizontal_rule | Dimensionsreduktion und Datenvisualisierung | tSNE | Browser | Browser | Kern (Ops) | Keine Demo |
Webcam-Transfer-Lernen | Bild | Klassifizierung mehrerer Klassen (Transferlernen) | Faltungs-Neuronales Netzwerk | Browser | Browser | Schichten | Demo anzeigen |
Website-Phishing | Numerisch | Binäre Klassifizierung | Mehrschichtiges Perzeptron | Browser | Browser | Schichten | Demo anzeigen |