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はじめに

TensorFlow.jsは ブラウザとNode.js内で 機械学習モデルの訓練とデプロイを行うための JavaScriptライブラリです。

さまざまな利用目的に合わせて以下のセクションを参照してください。

Tensorを直接使用せずにMLプログラムをコーディングする

TensorやOptimizerのような低レベルな詳細については考えずに機械学習を始めたい?

TensorFlow.jsを土台として作成されたml5.jsライブラリを利用すると、簡潔でわかりやすいAPIを通じてブラウザ上で機械学習のアルゴリズムとモデルを使用できます。

ml5.jsを取得

TensorFlow.jsを準備する

テンソルやレイヤー、オプティマイザ、損失関数などの概念に馴染みがある?(もしくはそれらに詳しくなりたい?) TensorFlow.jsでは JavaScriptでニューラルネットワークプログラミングを行うための柔軟な構成要素が利用できます。

ブラウザやNode.jsでTensorFlow.jsのコードを用意して使用する方法については以下を参照してください。

準備

学習済みモデルをTensorFlow.js用に変換する

Pythonの 学習済みモデルをTensorFlow.jsに変換する方法は以下を参照してください。

Kerasモデル GraphDefモデル

TensorFlow.jsの既存コードを元にして学ぶ

tfjs-examplesにTensorFlow.jsを使用してさまざまなMLタスクを実装した小さなコード例があります。

GitHubで見る

自身のTensorFlow.jsモデルの振る舞いを可視化する

tfjs-visはブラウザ上で可視化を行う小さなライブラリで、TensorFlow.jsと合わせて利用するために作られています。

GitHubで見る デモを表示

自身のデータを TensorFlow.jsで処理できるように準備する

TensorFlow.jsにはMLのベストプラクティスを使用してデータを処理するためのサポートがあります。

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