TensorFlow.js 是一个开源的 JavaScript 库，允许你直接在浏览器或 Node.js 中使用 TensorFlow。它使得机器学习变得更加容易，即使你没有服务器或后端资源。

快速开始

  1. 安装 TensorFlow.js： 你可以通过 npm 或 yarn 来安装 TensorFlow.js。

    npm install @tensorflow/tfjs

    或者

    yarn add @tensorflow/tfjs

  2. 导入库： 在你的 JavaScript 文件中导入 TensorFlow.js。

    const tf = require('@tensorflow/tfjs');

  3. 开始使用： TensorFlow.js 提供了丰富的 API 来帮助你构建和训练模型。

    const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 10, activation: 'relu', inputShape: [1]}));
model.add(tf.layers.dense({units: 1}));

model.compile({optimizer: 'sgd', loss: 'meanSquaredError'});

实例教程

创建一个简单的线性回归模型

  1. 导入库：

    const tf = require('@tensorflow/tfjs');

  2. 创建数据：

    const xs = tf.tensor2d([-1, 0, 1, 2, 3, 4], [6, 1]);
const ys = tf.tensor2d([-1.98103, -0.98103, 0.02097, 1.02097, 2.02097, 3.02097], [6, 1]);

  3. 构建模型：

    const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));

  4. 编译模型：

    model.compile({optimizer: 'sgd', loss: 'meanSquaredError'});

  5. 训练模型：

    model.fit(xs, ys, {epochs: 250}).then(() => {
  console.log('Model trained!');
});

更多资源

想了解更多关于 TensorFlow.js 的内容？请访问我们的官方文档。

附加资源

[center]TensorFlow_js