TensorFlow.js 指南

本指南提供了有关重要 TensorFlow.js 主题的深入文档。如果您刚开始使用 TensorFlow.js，您可能需要探索教程，然后返回本指南以了解更多信息。

TensorFlow.js 是一个开源 Web ML 库，可以在任何 JavaScript 可以运行的地方运行。它基于用 Python 编写的原始 TensorFlow 库，旨在为 JavaScript 生态系统重新创建这种开发体验和 API 集。

本指南中的主题将帮助您了解 TensorFlow.js 以及 TensorFlow API 在 JavaScript 中的工作原理。

了解关键的 Tensorflow 概念

  • 张量和运算 - 张量、数据、形状和数据类型的介绍：TensorFlow.js 的构建块。
  • 平台和环境 - 概述 TensorFlow.js 中的不同平台和环境，以及它们之间的权衡。
  • 自定义运算、内核和梯度 - 概述在 TensorFlow.js 中定义自定义运算 (ops)、内核和梯度的机制。

了解预制模型

详细了解模型以及如何使用它们

  • 模型和层 - 如何使用层和核心 API 在 TensorFlow.js 中构建模型。
  • 训练模型 - 训练介绍：模型、优化器、损失、指标、变量。
  • 保存和加载模型 - 学习如何保存和加载 TensorFlow.js 模型。
  • 模型转换 - 查看 TensorFlow.js 生态系统中可用的模型类型的概况，以及模型转换背后的细节。
  • 与 Python tf.keras 的区别 - 了解 TensorFlow.js 和 Python tf.keras 之间的主要区别和功能，以及 JavaScript 中使用的 API 约定。

了解 Node.js 中的 TensorFlow.js