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TensorFlow.js est une bibliothèque pour le machine learning avec JavaScript

Développez des modèles de machine learning en JavaScript et utilisez le machine learning directement dans le navigateur ou dans Node.js.

Accéder aux tutoriels

Des tutoriels vous montrent comment utiliser TensorFlow.js avec des exemples complets de bout en bout.

Afficher les modèles

Des modèles pré-entraînés prêts à l'emploi pour les cas d'utilisation les plus fréquents

Accéder aux démonstrations

Des démonstrations et exemples peuvent être exécutés dans votre navigateur avec TensorFlow.js.

Comment ça marche ?

Exécuter les modèles existants

Utilisez des modèles JavaScript prêts à l'emploi ou convertissez des modèles TensorFlow codés en Python pour les exécuter dans un navigateur ou sous Node.js.

Réentraîner des modèles existants

Réentraînez des modèles de machine learning existants à l'aide de vos propres données.

Développer du machine learning avec JavaScript

Créez et entraînez des modèles directement en JavaScript à l'aide d'API flexibles et intuitives.

Démos

Interprétation musicale par un RNN

Écoutez une interprétation au piano en temps réel jouée par un réseau de neurones.

Contrôleur de webcam.

Jouez à Pac-Man à l'aide d'images sur lesquelles vous venez d'entraîner votre navigateur.

LipSync by YouTube

Chantez en play-back sur le hit "Dance Monkey" directement dans votre navigateur grâce à Facemesh.

Actualités et annonces

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19 mai 2021  
High Fidelity Pose Tracking with MediaPipe BlazePose and TensorFlow.js

Achieve higher accuracy and performance in pose detection with MediaPipe BlazePose, a 33-keypoint pose estimation model capable of running in real-time.

19 mai 2021  
Exécutez des modèles TensorFlow Lite directement sur le Web avec TensorFlow.js

Unifiez vos déploiements de ML mobiles et Web en réutilisant des modèles TF Lite optimisés et en les exécutant dans le navigateur via WebAssembly, sans réécriture avec JavaScript. Nos nouvelles API de tâches TF.js sont compatibles avec une grande variété de modèles et de backends.

18 mai 2021  
Accélérez vos sites grâce au préchargement des pages Web à l'aide du ML

Améliorez l'expérience des utilisateurs sur votre site Web en entraînant un modèle de machine learning personnalisé avec vos données de navigation afin de prédire les pages qu'ils visiteront par la suite, et utilisez une application Angular pour précharger le contenu et améliorer la vitesse du site.

18 mai 2021  
Machine learning pour des applications Web de nouvelle génération avec TensorFlow.js (Google I/O)

Obtenez une vue d'ensemble de TensorFlow.js ainsi que des exemples d'utilisation concrets, découvrez les nouveautés de cette année et les projets à venir et participez à nos nouveaux groupes de travail et d'intérêts spéciaux.