Primeiros passos

O TensorFlow.js é uma biblioteca de JavaScript para treinar e implantar modelos de machine learning no navegador e no Node.js.

Consulte as seções abaixo para ver as diferentes formas de começar a usá-lo.

Desenvolver programas de ML sem lidar diretamente com tensores

Quer começar a usar o machine learning, mas sem se preocupar com detalhes de baixo nível, como tensores ou otimizadores?

Criada com base no TensorFlow.js, a biblioteca ml5.js dá acesso a algoritmos e modelos de machine learning no navegador com uma API concisa e acessível.

Confira a ml5.js

Configurar o TensorFlow.js

Você domina conceitos como tensores, camadas, otimizadores e funções de perda (ou quer dominá-los)? O TensorFlow.js oferece elementos básicos flexíveis para a programação de rede neural em JavaScript.

Veja como começar a usar o código do TensorFlow.js no navegador ou Node.js.

Configurar

Converter modelos pré-treinados para o TensorFlow.js

Saiba como converter modelos pré-treinados do Python para o TensorFlow.js.

Modelo Keras Modelo GraphDef

Aprender com o código existente do TensorFlow.js

O tfjs-examples fornece pequenos exemplos de código que implementam diversas tarefas de ML com o TensorFlow.js.

Veja no GitHub

Visualize o comportamento do seu modelo do TensorFlow.js

A tfjs-vis é uma pequena biblioteca que pode ser visualizada no navegador e usada com o TensorFlow.js.

Veja no GitHub Veja a demonstração

Preparar seus dados para o processamento com o TensorFlow.js

O TensorFlow.js permite o processamento de dados usando as práticas recomendadas de ML.

Consulte a documentação