開始使用

TensorFlow.js 是 JavaScript 程式庫,可用於在瀏覽器和 Node.js 中訓練和部署機器學習模型。

請參閱下列章節,瞭解各種入門方式。

無須直接處理張量,即可編寫機器學習程式

想要開始使用機器學習,並且略過張量或最佳化器等低階層的瑣碎項目嗎?

ml5.js 程式庫是根據 TensorFlow.js 建構而成,提供簡單好上手的 API,可讓你在瀏覽器中存取機器學習演算法和模型。

瞭解 ml5.js

開始設定 TensorFlow.js

熟悉張量、層、最佳化器和損失函式等概念,或是想要瞭解這些概念嗎?TensorFlow.js 提供了使用 JavaScript 進行類神經網路程式設計的彈性構成要素。

瞭解如何在瀏覽器或 Node.js 中,使用 TensorFlow.js 程式碼快速設定和執行。

進行設定

將預先訓練的模型轉換為 TensorFlow.js

瞭解如何將預先訓練的模型從 Python 轉換為 TensorFlow.js

Keras 模型 GraphDef 模型

透過現有的 TensorFlow.js 程式碼學習

tfjs-examples 提供了小型的程式碼範例,這些範例使用 TensorFlow.js 來實作各種機器學習工作。

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以視覺化的方式呈現 TensorFlow.js 模型的行為

tfjs-vis 是用於在瀏覽器中以視覺化方式呈現資料的小型程式庫,專為搭配 TensorFlow.js 使用。

前往 GitHub 查看 查看示範

使用 TensorFlow.js 備妥資料以進行處理

TensorFlow.js 支援使用機器學習的最佳做法來處理資料。

查看文件