このガイドには次のセクションがあります。
- テンソルとオペレーション - TensorFlow.js の構成要素であるテンソル、データ、シェイプ、データ型の概要
- プラットフォームと環境 - TensorFlow.js のさまざまなプラットフォームと環境の概要と、その間にあるトレードオフについて。
- モデルとレイヤ - Layers API と Core API を使用して TensorFlow.js でモデルを作成する方法。
- モデルのトレーニング - トレーニングの概要: モデル、オプティマイザ、損失、指標、変数。
- モデルの保存と読み込み - TensorFlow.js モデルの保存と読み込みの方法について。
- モデルの変換 - TensorFlow.js エコシステムで利用可能なモデルタイプの概要と、モデルの変換の詳細について。
- Python tf.keras との違い - TensorFlow.js と Python
tf.kerasの主な違いと機能、また JavaScript で使用されている API 規則について。 - Node.js での TensorFlow.js の使用 - 使用可能な 3 つの Node.js バインディングとシステム要件の間のトレードオフについて。
- クラウドで TensorFlow.js Node プロジェクトをデプロイする - Cloud Platform で tfjs-node パッケージを使用して Node.js プロセスをデプロイする方法。