TensorFlow.js kılavuzu

Bu kılavuz, önemli TensorFlow.js konularının derinlemesine belgelenmesini sağlar. TensorFlow.js ile yeni başlıyorsanız, öğreticileri keşfetmek ve daha fazla bilgi edinmek için bu kılavuza geri dönmek isteyebilirsiniz.

TensorFlow.js, JavaScript'in çalışabildiği her yerde çalışabilen açık kaynaklı bir web ML kitaplığıdır. Python'da yazılmış orijinal TensorFlow kitaplığını temel alır ve bu geliştirici deneyimini ve JavaScript ekosistemi için bir dizi API'yi yeniden oluşturmayı amaçlar.

Bu kılavuzdaki konular, TensorFlow.js'yi ve TensorFlow API'lerinin JavaScript'te nasıl çalıştığını anlamanıza yardımcı olacaktır.

Temel Tensorflow kavramları hakkında bilgi edinin:

  • Tensörler ve işlemler – Tensörlere, verilere, şekillere ve veri türlerine giriş: TensorFlow.js'nin yapı taşları.
  • Platform ve ortam – TensorFlow.js'deki farklı platformlara ve ortamlara ve bunlar arasındaki dengelere genel bakış.
  • Özel işlemler, çekirdekler ve gradyanlar – TensorFlow.js'de özel işlemleri (işlemler), çekirdekleri ve gradyanları tanımlamaya yönelik mekanizmaları ana hatlarıyla belirtir.

Hazır modeller hakkında bilgi edinin:

  • Hazır bir model kullanın – Kullanım durumunuz için önceden hazırlanmış modelleri nasıl bulacağınız ve seçeceğiniz konusunda rehberlik.

Modeller ve bunların nasıl kullanılacağı hakkında daha fazla bilgi edinin:

  • Modeller ve katmanlar – Katmanlar ve Çekirdek API kullanılarak TensorFlow.js'de model oluşturma.
  • Tren modelleri – Eğitime giriş: modeller, optimize ediciler, kayıplar, ölçümler, değişkenler.
  • Modelleri kaydedin ve yükleyin – TensorFlow.js modellerini nasıl kaydedeceğinizi ve yükleyeceğinizi öğrenin.
  • Model dönüştürme – TensorFlow.js ekosisteminde bulunan model türlerinin genel görünümünü ve modellerin dönüştürülmesinin ardındaki ayrıntıları görün.
  • Python tf.keras'tan Farklar – TensorFlow.js ve Python tf.keras ile JavaScript'te kullanılan API kuralları arasındaki temel farkları ve yetenekleri öğrenin.

Node.js'de TensorFlow.js hakkında bilgi edinin: