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 Echtzeit-Klavierperformance eines neuronalen Netzwerks.
Spielen Sie Pac-Man mit Bildern, die in Ihrem Browser trainiert wurden.
Lippensynchronisation mit dem beliebten Hit "Dance Monkey" live im Browser mit Facemesh.
Wir freuen uns, ein neues TensorFlow.js bekannt zu geben, um die Community-Eigenverantwortung für TensorFlow.js-Projekte zu fördern. Wir ermutigen alle Entwickler, die an der Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen und Web / JS-Anwendungen arbeiten, sich an den Aktivitäten der SIG zu beteiligen.
Das Community-Schaufenster von TensorFlow.js ist zurück! Sehen Sie acht aufregende neue Demos, die die Grenzen des maschinellen Lernens auf dem Gerät in JavaScript erweitern. Teilen Sie Ihre Arbeit mit #MadewithTFJS, damit Sie beim nächsten Show & Tell vorgestellt werden können.
Ankündigung eines wichtigen Updates für das WebAssembly-Backend von TensorFlow.js: Version 2.3.0 bietet Unterstützung für SIMD und Multithreading und ermöglicht eine bis zu 10-fache Leistungssteigerung.
Danfo.js ist eine Open-Source-JavaScript-Bibliothek, die leistungsstarke, intuitive und benutzerfreundliche Datenstrukturen zum Bearbeiten und Verarbeiten strukturierter Daten bietet. Danfo.js ist stark von der Python Pandas-Bibliothek inspiriert und bietet eine ähnliche Schnittstelle / API.
Die Beteiligung der Gemeinschaft
Weitere Möglichkeiten zur Teilnahme an der TensorFlow-Community.
