Der Leitfaden enthält folgende Abschnitte:
- Tensoren und Operationen - Eine Einführung in Tensoren, Daten, Formen und Datentypen, die Bausteine von TensorFlow.js
- Plattform & Umgebung - Überblick über die verschiedenen Plattformen und Umgebungen in TensorFlow.js und die Kompromisse zwischen ihnen.
- Modelle und Ebenen - So erstellen Sie ein Modell in TensorFlow.js mithilfe der Ebenen und der Kern-API.
- Trainingsmodelle - Einführung in das Training: Modelle, Optimierer, Verluste, Metriken, Variablen.
- Speichern und Laden von Modellen - Erfahren Sie, wie Sie TensorFlow.js-Modelle speichern und laden.
- Modellkonvertierung: Sehen Sie sich die Landschaft der im TensorFlow.js-Ökosystem verfügbaren Modelltypen und die Details für die Konvertierung von Modellen an.
- Unterschiede zu Python tf.keras - Kennen Sie die wichtigsten Unterschiede und Funktionen zwischen TensorFlow.js und Python
tf.kerassowie die in JavaScript verwendeten API-Konventionen. - Verwenden von TensorFlow.js in Node.js - Verstehen Sie die Kompromisse zwischen den drei verfügbaren Node.js-Bindungen und den Systemanforderungen, die sie haben.
- Bereitstellen des TensorFlow.js- Knotenprojekts in der Cloud - So stellen Sie einen Node.js-Prozess mit dem Paket tfjs-node auf Cloud-Plattformen bereit.