このガイドでは、TensorFlow.js の重要なトピックの詳細なドキュメントを提供します。 TensorFlow.js を使い始めたばかりの場合は、チュートリアルを調べてから、このガイドに戻って詳細を学習するとよいでしょう。
TensorFlow.js は、JavaScript が実行できる場所であればどこでも実行できるオープンソースの Web ML ライブラリです。これは、Python で書かれたオリジナルの TensorFlow ライブラリに基づいており、この開発者エクスペリエンスと JavaScript エコシステム用の API セットを再現することを目的としています。
このガイドのトピックは、TensorFlow.js と JavaScript で TensorFlow API がどのように機能するかを理解するのに役立ちます。
Tensorflow の主要な概念について学びます。
- テンソルと演算– TensorFlow.js の構成要素であるテンソル、データ、シェイプ、およびデータ型の紹介。
- プラットフォームと環境– TensorFlow.js のさまざまなプラットフォームと環境、およびそれらの間のトレードオフの概要。
- カスタム オペレーション、カーネル、およびグラデーション– TensorFlow.js でカスタム オペレーション (op)、カーネル、およびグラデーションを定義するためのメカニズムの概要を説明します。
既製のモデルについて学びます。
- 既製のモデルを使用する– ユースケースに適した既製のモデルを見つけて選択する方法に関するガイダンス。
モデルとその使用方法について詳しくは、以下をご覧ください。
- モデルとレイヤー– レイヤーとコア API を使用して TensorFlow.js でモデルを構築する方法。
- モデルのトレーニング– トレーニングの概要: モデル、オプティマイザー、損失、メトリクス、変数。
- モデルの保存とロード– TensorFlow.js モデルの保存とロード方法を学びます。
- モデル変換– TensorFlow.js エコシステムで利用可能なモデル タイプの状況と、モデル変換の背後にある詳細を確認します。
- Python tf.keras との違い– TensorFlow.js と Python
tf.kerasの主な違いと機能、および JavaScript で使用される API 規約を理解します。
Node.js の TensorFlow.js について学びます。
- Node.js で TensorFlow.js を使用する– 利用可能な 3 つの Node.js バインディングと、それらが持つシステム要件との間のトレードオフを理解します。
- TensorFlow.js ノード プロジェクトをクラウドにデプロイする–
tfjs-nodeパッケージを使用して Node.js プロセスをクラウド プラットフォームにデプロイする方法。