Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.
Switch to English

TensorFlow.js - библиотека для машинного обучения на JavaScript.

Разрабатывайте модели машинного обучения на JavaScript и используйте машинное обучение прямо в браузере или в Node.js.

См. Руководства

Учебники покажут вам, как использовать TensorFlow.js с полными сквозными примерами.

Посмотреть модели

Предварительно обученные готовые модели для распространенных случаев использования.

Посмотреть демонстрации

Живые демонстрации и примеры запускаются в вашем браузере с помощью TensorFlow.js.

Как это устроено

Запускать существующие модели

Используйте готовые модели JavaScript или конвертируйте модели Python TensorFlow для работы в браузере или под Node.js.

Переучить существующие модели

Переобучите уже существующие модели машинного обучения, используя свои собственные данные.

Разработка ML с помощью JavaScript

Создавайте и обучайте модели прямо в JavaScript, используя гибкие и интуитивно понятные API.

Демо

Производительность РНН

Наслаждайтесь игрой на фортепиано в реальном времени с помощью нейронной сети.

Контроллер веб-камеры

Играйте в Pac-Man, используя изображения, обученные в вашем браузере.

LipSync от YouTube

Синхронизация губ с популярным хитом «Dance Monkey» в прямом эфире в браузере с Facemesh.

Новости и объявления

Следите за обновлениями в нашем блоге и подпишитесь на нашу ежемесячную новостную рассылку TensorFlow, чтобы получать последние объявления прямо на ваш почтовый ящик.

1 октября 2020 г.  
Присоединяйтесь к специальной группе по интересам TensorFlow.js (SIG)

Мы рады объявить о новом SIG, чтобы привлечь внимание сообщества к проектам TensorFlow.js. Мы призываем всех разработчиков, работающих на стыке машинного обучения и веб-приложений / JS-приложений, присоединяться и участвовать в деятельности SIG.

18 сентября 2020 г.  
Сообщество TensorFlow.js Show & Tell # 3

Витрина сообщества TensorFlow.js возвращается! Посмотрите восемь захватывающих новых демонстраций, расширяющих границы машинного обучения на устройствах в JavaScript. Поделитесь своей работой с #MadewithTFJS, чтобы получить шанс быть представленным на следующем Show & Tell.

Продолжить
2 сентября 2020 г.  
Повышение уровня бэкэнда TensorFlow.js WebAssembly с помощью SIMD и многопоточности

Объявление о крупном обновлении бэкэнда TensorFlow.js WebAssembly: в версии 2.3.0 добавлена ​​поддержка SIMD и многопоточности, что позволяет повысить производительность до 10 раз.

25 августа 2020 г.  
Представляем Danfo.js, библиотеку в стиле Pandas на JavaScript

Danfo.js - это библиотека JavaScript с открытым исходным кодом, которая обеспечивает высокопроизводительные, интуитивно понятные и простые в использовании структуры данных для управления и обработки структурированных данных. Danfo.js в значительной степени вдохновлен библиотекой Python Pandas и предоставляет аналогичный интерфейс / API.