TensorFlow.js ist eine Bibliothek für maschinelles Lernen in JavaScript
Entwickeln Sie ML-Modelle in JavaScript und verwenden Sie ML direkt im Browser oder in Node.js.
Wie es funktioniert
Führen Sie vorhandene Modelle aus
Verwenden Sie handelsübliche JavaScript-Modelle oder konvertieren Sie Python TensorFlow-Modelle, um sie im Browser oder unter Node.js auszuführen.
Bestehende Modelle neu schulen
Trainieren Sie bereits vorhandene ML-Modelle mit Ihren eigenen Daten.
Entwickeln Sie ML mit JavaScript
Erstellen und trainieren Sie Modelle direkt in JavaScript mithilfe flexibler und intuitiver APIs.
Demos
Genießen Sie eine Klavierperformance in Echtzeit durch ein neuronales Netzwerk.
Spielen Sie Pac-Man mit Bildern, die in Ihrem Browser trainiert wurden.
Lippensynchronisation mit dem beliebten Hit "Dance Monkey" live im Browser mit Facemesh.
LipSync wurde entwickelt, um maschinelles Lernen im Browser mit TensorFlow.js und dem Facemesh-Modell zu demonstrieren. Wir haben uns mit dem australischen Sänger Tones und mir zusammengetan, damit Sie sich bei dieser Demonstration mit Dance Monkey synchronisieren können.
Sehen Sie, was die Leute mit einigen epischen Demos erstellt haben, die Ihnen im Browser und darüber hinaus Superkräfte verleihen können! Verwenden Sie das Hashtag #MadeWithTFJS, wenn Sie bei zukünftigen Veranstaltungen vorgestellt werden möchten.
Diese Version enthält verschiedene Verbesserungen, Optimierungen und Modelle. In den Versionshinweisen finden Sie Informationen zu wichtigen Änderungen und zum Upgrade.
Hugging Face, ein KI-Startup, adressiert die Produktionsherausforderungen von NLP mithilfe von Modellen mit geringen Ressourcen und Nicht-Python-Frameworks.
Die Beteiligung der Gemeinschaft
Weitere Möglichkeiten zur Teilnahme an der TensorFlow-Community.
