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这篇教程将会涵盖一下章节:

  • Tensors(张量)和Operations(操作) — 此章节将介绍Tensorflow.js的组成部分,如tensors(张量),数据,形状以及数据类型等。
  • Platform(平台) & Environment(环境) — 此章节为Tensorflow.js在不同平台以及环境概述,并简述了Tensorflow.js在不同平台上的取舍。
  • Models(模型) and Layers(层) — 此章节介绍了如何利用Layers以及Core的API在Tensorflow.js中建立模型。
  • 训练模型 — 此章节介绍了如何训练:models(模型),optimizers(优化器),losses(损失函数),metrics(评价标准)以及variables(变量)。
  • 保存和加载模型 — 此章节将会指导你如何在Tensorflow.js中保存以及加载模型
  • 模型转换 — 此章节主要介绍在Tensorflow.js中可用的模型类型以及其转换细节
  • 与Python tf.keras的差异 — 此章节将会阐述tensorflow.js和python'tf.keras'主要的区别和功能,并了解JavaScript中的API规范。
  • 在Node.js 中使用Tensorflow.js — 此章节将会主要介绍Tensorflow.js在Node.js中的三种可用模式以及所需要的系统要求。