La guida contiene queste sezioni:
- Tensori e operazioni: un'introduzione a tensori, dati, forme e tipi di dati, gli elementi costitutivi di TensorFlow.js
- Piattaforma e ambiente: panoramica delle diverse piattaforme e ambienti in TensorFlow.js e dei loro compromessi.
- Modelli e livelli: come creare un modello in TensorFlow.js utilizzando i livelli e l'API principale.
- Modelli di formazione: introduzione alla formazione: modelli, ottimizzatori, perdite, metriche, variabili.
- Salvataggio e caricamento dei modelli: scopri come salvare e caricare i modelli TensorFlow.js.
- Conversione del modello: guarda il panorama dei tipi di modello disponibili nell'ecosistema TensorFlow.js e i dettagli alla base della conversione dei modelli.
- Differenze da Python tf.keras: conosci le principali differenze e capacità tra TensorFlow.js e Python
tf.kerase le convenzioni API utilizzate in JavaScript. - Utilizzo di TensorFlow.js in Node.js: comprendi i compromessi tra i tre collegamenti Node.js disponibili ei requisiti di sistema che hanno.
- Distribuire il progetto TensorFlow.js Node su cloud: come distribuire un processo Node.js con il pacchetto tfjs-node su piattaforme cloud.