TensorFlow.js 是可用 JavaScript 開發機器學習的程式庫
以 JavaScript 開發機器學習模型，並直接在瀏覽器或 Node.js 中使用機器學習。
運作方式
執行現有模型
使用現成的 JavaScript 模型或轉換 Python TensorFlow 模型，以便在瀏覽器作業或利用 Node.js 執行。
重新訓練現有模型
使用你自己的資料，重新訓練現有的機器學習模型。
以 JavaScript 開發機器學習
透過彈性且操作直覺的 API，直接使用 JavaScript 打造及訓練模型。
InSpace：採用 TensorFlow.js 在即時通訊中過濾惡意訊息的全新視訊會議平台
InSpace 是通訊和虛擬學習平台，能讓人利用實體世界慣用的方式進行互動、協同合作及教育訓練。瞭解該平台如何運用機器學習技術預防使用者收發惡意訊息。
TensorFlow.js 社群焦點新聞 #4
觀看六個令人期待的全新演示，這些演示使用 JavaScript 突破了裝置機器學習的界線。與 #MadewithTFJS 分享你的工作，就有機會成為接下來展演秀的焦點；同時別忘了前往我們的 YouTube 頻道觀看更多社群展演影片。
TensorFlow.js 的強大能力 (TF 2020 年秋季更新)
請觀看這段由 Jason Mayes 主講的 30 分鐘快速介紹影片，探索如何使用 TensorFlow.js 以 JavaScript 套用機器學習技術，在瀏覽器和其他環境或裝置應用程式發揮「超能力」。
加入 TensorFlow.js Special Interest Group (SIG)
我們很高興發布全新 SIG，讓社群更能夠廣為利用 TensorFlow.js 專案。我們也鼓勵同時跨足機器學習和網路/JS 應用程式的開發人員，加入並參與 SIG 的活動。
