Hướng dẫn về TensorFlow.js

Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.

Hướng dẫn này cung cấp tài liệu chuyên sâu về các chủ đề quan trọng của TensorFlow.js. Nếu bạn mới bắt đầu với TensorFlow.js, bạn có thể muốn khám phá các hướng dẫn và sau đó quay lại hướng dẫn này để tìm hiểu thêm.

TensorFlow.js là một thư viện ML web mã nguồn mở có thể chạy ở mọi nơi JavaScript có thể. Nó dựa trên thư viện TensorFlow ban đầu được viết bằng Python và nhằm mục đích tạo lại trải nghiệm của nhà phát triển này và bộ API cho hệ sinh thái JavaScript.

Các chủ đề trong hướng dẫn này sẽ giúp bạn hiểu về TensorFlow.js và cách API TensorFlow hoạt động trong JavaScript.

Tìm hiểu về các khái niệm chính của Tensorflow:

• Tensor và hoạt động – Giới thiệu về tensor, dữ liệu, hình dạng và loại dữ liệu: các khối xây dựng của TensorFlow.js.
• Nền tảng và môi trường – Tổng quan về các nền tảng và môi trường khác nhau trong TensorFlow.js và sự đánh đổi giữa chúng.
• Hoạt động tùy chỉnh, hạt nhân và độ dốc – Phác thảo các cơ chế để xác định hoạt động tùy chỉnh (ops), hạt nhân và độ dốc trong TensorFlow.js.

Tìm hiểu về các mô hình làm sẵn:

• Sử dụng mô hình tạo sẵn – Hướng dẫn cách tìm và chọn các mô hình tạo sẵn cho trường hợp sử dụng của bạn.

Tìm hiểu thêm về các mô hình và cách sử dụng chúng:

• Mô hình và lớp – Cách xây dựng mô hình trong TensorFlow.js bằng cách sử dụng Lớp và API lõi.
• Mô hình đào tạo – Giới thiệu về đào tạo: mô hình, trình tối ưu hóa, tổn thất, số liệu, biến số.
• Lưu và tải mô hình – Tìm hiểu cách lưu và tải mô hình TensorFlow.js.
• Chuyển đổi mô hình – Xem toàn cảnh các loại mô hình có sẵn trong hệ sinh thái TensorFlow.js và thông tin chi tiết đằng sau việc chuyển đổi mô hình.
• Sự khác biệt so với Python tf.keras – Biết những khác biệt và khả năng chính giữa TensorFlow.js và Python tf.keras cũng như các quy ước API được sử dụng trong JavaScript.

Tìm hiểu về TensorFlow.js trong Node.js:

• Sử dụng TensorFlow.js trong Node.js – Hiểu sự đánh đổi giữa ba ràng buộc Node.js có sẵn và các yêu cầu hệ thống mà chúng có.
• Triển khai dự án Nút TensorFlow.js trên đám mây – Cách triển khai quy trình Node.js với gói tfjs-node trên nền tảng đám mây.