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TensorFlow.js est une bibliothèque JavaScript pour la formation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans le navigateur Web et dans Node.js.

Cette page répertorie quelques façons de démarrer avec TensorFlow.js.

Coder des programmes ML sans traiter directement avec les tenseurs

Si vous souhaitez vous lancer dans l'apprentissage automatique sans gérer les optimiseurs ni la manipulation des tenseurs, consultez la bibliothèque ml5.js.

Construite sur TensorFlow.js, la bibliothèque ml5.js permet d'accéder aux algorithmes et modèles d'apprentissage automatique dans le navigateur Web avec une API concise et accessible.

Découvrez ml5.js

Installer TensorFlow.js

Découvrez comment installer TensorFlow.js pour une mise en œuvre dans le navigateur Web ou Node.js.

Installer TensorFlow.js

Convertir des modèles pré-entraînés en TensorFlow.js

Découvrez comment convertir des modèles pré-entraînés de Python vers TensorFlow.js.

Modèle Keras Modèle GraphDef

Apprendre du code TensorFlow.js existant

Le tfjs-examples fournit de petits exemples d'implémentations pour diverses tâches de ML à l'aide de TensorFlow.js.

Afficher des exemples de tfjs sur GitHub

Visualisez le comportement de votre modèle TensorFlow.js

tfjs-vis est une petite bibliothèque de visualisation dans le navigateur Web destinée à être utilisée avec TensorFlow.js.

Voir tfjs-vis sur GitHub Voir la démo

Préparer les données pour le traitement avec TensorFlow.js

TensorFlow.js prend en charge le traitement des données à l'aide des bonnes pratiques de ML.

Afficher la documentation