TensorFlow.js 가이드

이 가이드에는 다음 섹션이 포함되어 있습니다.

  • 텐서 및 작업 - TensorFlow.js의 빌딩 블록인 텐서, 데이터, 도형 및 데이터 유형에 관한 소개입니다.
  • 플랫폼 및 환경 - TensorFlow.js의 다양한 플랫폼 및 환경에 관한 개요와 이들 간의 상충 관계를 설명합니다.
  • 모델 및 레이어 - 레이어 및 Core API를 사용하여 TensorFlow.js에서 모델을 빌드하는 방법입니다.
  • 모델 학습 - 학습 소개: 모델, 옵티마이저, 손실, 측정항목, 변수를 다룹니다.
  • 모델 저장 및 로드 - TensorFlow.js 모델을 저장하고 로드하는 방법에 관해 알아봅니다.
  • 모델 변환 - TensorFlow.js 생태계에서 사용할 수 있는 모델 유형 및 모델 변환 배경에 대해 상세히 알아봅니다.
  • Python tf.keras의 차이점 - TensorFlow.js와 Python tf.keras 간의 주요 차이점 및 기능과 자바스크립트에서 사용되는 API 규칙을 알아봅니다.
  • Node.js에서 TensorFlow.js 사용 - 사용 가능한 세 Node.js 결합과 이들 시스템 요구사항 간의 상충 관계를 이해합니다.
  • 클라우드에 TensorFlow.js 노드 프로젝트 배포 - 클라우드 플랫폼에서 tfjs-node 패키지를 사용하여 Node.js 프로세스를 배포하는 방법입니다.