מדריך זה מספק תיעוד מעמיק של נושאים חשובים של TensorFlow.js. אם אתה רק התחלת עם TensorFlow.js, אולי תרצה לחקור את המדריכים ולאחר מכן לחזור למדריך זה כדי ללמוד עוד.
TensorFlow.js היא ספריית ML אינטרנט בקוד פתוח שיכולה לפעול בכל מקום ש-JavaScript יכול. הוא מבוסס על ספריית TensorFlow המקורית שנכתבה ב-Python ומטרתה ליצור מחדש את חווית המפתחים ואת מערך ממשקי ה-API עבור מערכת האקולוגית של JavaScript.
הנושאים במדריך זה יעזרו לך להבין את TensorFlow.js וכיצד ממשקי API של TensorFlow עובדים ב-JavaScript.
למד על מושגי מפתח של Tensorflow:
- טנזורים ופעולות - מבוא לטנזורים, נתונים, צורות וסוגי נתונים: אבני הבניין של TensorFlow.js.
- פלטפורמה וסביבה – סקירה כללית של הפלטפורמות והסביבות השונות ב-TensorFlow.js והפשרות ביניהן.
- פעולות מותאמות אישית, גרעינים והדרגות - מתאר את המנגנונים להגדרת פעולות מותאמות אישית (ops), ליבות והדרגות ב- TensorFlow.js.
למד על דגמים מוכנים מראש:
- השתמש בדגם מוכן מראש - הדרכה כיצד למצוא ולבחור דגמים מוכנים מראש עבור מקרה השימוש שלך.
למידע נוסף על דגמים וכיצד להשתמש בהם:
- מודלים ושכבות - כיצד לבנות מודל ב-TensorFlow.js באמצעות Layers ו-Core API.
- מודלים לרכבת – מבוא לאימון: מודלים, מייעלים, הפסדים, מדדים, משתנים.
- שמירה וטעינת מודלים - למד כיצד לשמור ולטעון מודלים של TensorFlow.js.
- המרת מודל - ראה את הנוף של סוגי המודלים הזמינים במערכת האקולוגית של TensorFlow.js ואת הפרטים מאחורי המרה של מודלים.
- הבדלים מ-Python tf.keras - הכר את ההבדלים והיכולות העיקריים בין TensorFlow.js ל-Python
tf.kerasואת מוסכמות ה-API המשמשות ב-JavaScript.
למד על TensorFlow.js ב-Node.js:
- שימוש ב-TensorFlow.js ב-Node.js - הבן את ההפרשים בין שלושת הכריכות הזמינות של Node.js ודרישות המערכת שיש להם.
- פריסת פרויקט TensorFlow.js Node בענן – כיצד לפרוס תהליך Node.js עם חבילת
tfjs-nodeבפלטפורמות ענן.