TensorFlow.js è una libreria per l'apprendimento automatico in JavaScript

Sviluppa modelli ML in JavaScript e utilizza ML direttamente nel browser o in Node.js.

Guarda i tutorial

I tutorial mostrano come utilizzare TensorFlow.js con esempi completi end-to-end.

Vedi modelli

Modelli pre-addestrati e pronti all'uso per casi d'uso comuni.

Guarda le demo

Demo ed esempi dal vivo vengono eseguiti nel tuo browser utilizzando TensorFlow.js.

Come funziona

Esegui modelli esistenti

Utilizza modelli JavaScript standard o converti i modelli Python TensorFlow per l'esecuzione nel browser o in Node.js.

Riaddestrare i modelli esistenti

Riaddestrare i modelli ML preesistenti utilizzando i propri dati.

Sviluppa ML con JavaScript

Crea e addestra modelli direttamente in JavaScript utilizzando API flessibili e intuitive.

demo

Prestazioni RNN

Goditi un'esibizione al pianoforte in tempo reale tramite una rete neurale.

Controller della webcam

Gioca a Pac-Man usando immagini addestrate nel tuo browser.

LipSync di YouTube

Sincronizzazione labiale con il popolare successo "Dance Monkey" dal vivo nel browser con Facemesh.

Notizie e annunci

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19 maggio 2021  
Esegui i modelli TensorFlow Lite sul Web direttamente con TensorFlow.js

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18 maggio 2021  
Velocizza i tuoi siti con il precaricamento delle pagine web utilizzando ML

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18 maggio 2021  
Machine learning per app Web di nuova generazione con TensorFlow.js (Google I/O)

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17 maggio 2021  
Rilevamento della posa di nuova generazione con MoveNet

MoveNet è un'architettura di rilevamento della posa umana progettata per rilevare pose difficili e movimenti rapidi del corpo. Il modello può essere eseguito nel browser con una latenza minima, aprendo le porte a una nuova classe di applicazioni ed esperienze interattive.