Weź udział w sympozjum Women in ML 7 grudnia Zarejestruj się teraz

Rozpocznij

Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.

TensorFlow.js to biblioteka JavaScript do trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego w przeglądarce internetowej i Node.js.

Na tej stronie wymieniono kilka sposobów na rozpoczęcie pracy z TensorFlow.js.

Koduj programy ML bez bezpośredniej obsługi tensorów

Jeśli chcesz rozpocząć pracę z uczeniem maszynowym bez zarządzania optymalizatorami lub manipulacją tensorami, zapoznaj się z biblioteką ml5.js.

Zbudowana na bazie TensorFlow.js biblioteka ml5.js zapewnia dostęp do algorytmów i modeli uczenia maszynowego w przeglądarce internetowej za pomocą zwięzłego, przystępnego interfejsu API.

Sprawdź ml5.js

Zainstaluj TensorFlow.js

Zobacz jak zainstalować TensorFlow.js do implementacji w przeglądarce internetowej lub Node.js.

Zainstaluj TensorFlow.js

Konwertuj wstępnie wytrenowane modele na TensorFlow.js

Dowiedz się, jak konwertować wstępnie wytrenowane modele z Pythona na TensorFlow.js.

Keras Model GraphDef Model

Ucz się na podstawie istniejącego kodu TensorFlow.js

tfjs-examples zapewnia małe przykładowe implementacje dla różnych zadań ML przy użyciu TensorFlow.js.

Zobacz przykłady tfjs na GitHub

Wizualizuj zachowanie swojego modelu TensorFlow.js

tfjs-vis to niewielka biblioteka do wizualizacji w przeglądarce internetowej przeznaczona do użytku z TensorFlow.js.

Zobacz tfjs-vis na GitHub Zobacz demo

Przygotuj dane do przetwarzania za pomocą TensorFlow.js

TensorFlow.js obsługuje przetwarzanie danych przy użyciu najlepszych praktyk ML.

Zobacz dokumentację