Esta guía contiene las siguientes secciones:
- Tensores y operaciones: una introducción a los tensores, datos, formas y tipos de datos, que son los bloques básicos de TensorFlow.js
- Plataforma y entorno: descripción general de las diferentes plataformas y entornos de TensorFlow.js, y las compensaciones que se dan entre ellos
- Modelos y capas: cómo compilar un modelo en TensorFlow.js usando las capas y la API Core
- Entrena modelos: introducción al entrenamiento: modelos, optimizadores, pérdidas, métricas y variables
- Guarda y carga modelos: aprende a guardar y cargar modelos de TensorFlow.js
- Conversión de modelos: obtén un panorama de los tipos de modelos disponibles en el ecosistema de TensorFlow.js y los detalles detrás de la conversión de modelos
- Diferencias con tf.keras de Python: conoce las principales diferencias entre TensorFlow.js y
tf.kerasde Python y sus capacidades, así como también las convenciones de la API para JavaScript - Usa TensorFlow.js en Node.js: comprende las compensaciones entre las tres vinculaciones de Node.js disponibles, y los requisitos de sistema correspondientes
- Implementa un proyecto Node de TensorFlow.js en la nube: cómo implementar un proceso de Node.js con el paquete tfjs-node en plataformas de la nube