Hướng dẫn bao gồm các phần sau:
- Tensor và Operations —Giới thiệu về tensors, dữ liệu, hình dạng và kiểu dữ liệu, các khối xây dựng của TensorFlow.js
- Nền tảng & Môi trường —Tổng quan về các nền tảng và môi trường khác nhau trong TensorFlow.js và sự cân bằng giữa chúng.
- Mô hình và Lớp —Cách tạo mô hình trong TensorFlow.js bằng cách sử dụng Lớp và API cốt lõi.
- Mô hình đào tạo —Giới thiệu về đào tạo: mô hình, trình tối ưu hóa, tổn thất, số liệu, biến.
- Lưu và tải mô hình —Tìm hiểu cách lưu và tải mô hình TensorFlow.js.
- Chuyển đổi mô hình —Xem toàn cảnh về các loại mô hình có sẵn trong hệ sinh thái TensorFlow.js và chi tiết đằng sau việc chuyển đổi mô hình.
- Sự khác biệt so với Python tf.keras —Biết sự khác biệt chính và các khả năng giữa TensorFlow.js và Python
tf.kerascũng như các quy ước API được sử dụng trong JavaScript. - Sử dụng TensorFlow.js trong Node.js —Hiểu sự cân bằng giữa ba ràng buộc Node.js có sẵn và các yêu cầu hệ thống mà chúng có.
- Triển khai dự án Node TensorFlow.js trên đám mây —Cách triển khai quy trình Node.js với gói tfjs-node trên nền tảng đám mây.