TensorFlow.js 가이드

이 가이드에는 다음 섹션이 포함되어 있습니다.

• 텐서 및 작업 — TensorFlow.js의 구성 요소인 텐서, 데이터, 모양 및 데이터 유형 소개
• 플랫폼 및 환경 —TensorFlow.js의 다양한 플랫폼 및 환경과 이들 간의 장단점에 대한 개요입니다.
• 모델 및 레이어 — 레이어 및 Core API를 사용하여 TensorFlow.js에서 모델을 구축하는 방법.
• 교육 모델 - 교육 소개: 모델, 최적화 프로그램, 손실, 메트릭, 변수.
• 모델 저장 및 로드 —TensorFlow.js 모델을 저장하고 로드하는 방법을 알아봅니다.
• 모델 변환 —TensorFlow.js 에코시스템에서 사용할 수 있는 모델 유형의 환경과 모델 변환 이면의 세부정보를 확인하세요.
• Python tf.keras 와의 차이점 — TensorFlow.js와 Python tf.keras 의 주요 차이점과 기능, 그리고 JavaScript에서 사용되는 API 규칙에 대해 알아보세요.
• Node.js에서 TensorFlow.js 사용 — 사용 가능한 세 가지 Node.js 바인딩과 시스템 요구 사항 간의 균형을 이해합니다.
• 클라우드에 TensorFlow.js 노드 프로젝트 배포 —클라우드 플랫폼에서 tfjs-node 패키지를 사용하여 Node.js 프로세스를 배포하는 방법입니다.