O TensorFlow.js é uma biblioteca para machine learning no JavaScript
Desenvolva modelos de ML em JavaScript e use ML diretamente no navegador ou no Node.js.
Como funciona
Executar modelos existentes
Use modelos do JavaScript prontos ou converta modelos do TensorFlow em Python para que sejam executados no navegador ou pelo Node.js.
Treinar novamente modelos existentes
Treine modelos de ML pré-existentes com seus próprios dados.
Desenvolva ML com JavaScript
Use APIs intuitivas e flexíveis para criar e treinar modelos diretamente em JavaScript.
Demonstrações
Assista a uma apresentação de piano em tempo real de uma rede neural.
Use imagens treinadas no navegador para jogar Pac-Man.
Faça lip sync do sucesso "Dance Monkey" ao vivo no seu navegador com o Facemesh.
Notícias e avisos
Confira nosso blog para ver mais atualizações. Inscreva-se na newsletter mensal do TensorFlow para receber os comunicados mais recentes diretamente na sua caixa de entrada.
Unify your mobile and web ML deployments by reusing optimized TF Lite models and running in the browser via WebAssembly, no JavaScript rewrite required. Our new TF.js task APIs support a variety of models and backends.
Improve website user experience by training a custom machine learning model with site navigation data to predict next pages, and use an Angular app to prefetch the content and improve site speed.
Get a high level overview of what TensorFlow.js is, how it's currently being used, what's new this year, plans for the future, and how you can get involved with our newly formed special interest and working groups.
MoveNet is a human pose detection architecture designed to detect difficult poses and fast body motions. The model can run in the browser with very little latency, opening the door for a new class of applications and interactive experiences.
Participação da comunidade
Veja outras maneiras de participar da comunidade do TensorFlow.
