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TensorFlow.js 是一个开源的 JavaScript 库，它允许开发者在使用 JavaScript 和 Node.js 的环境中运行机器学习模型。以下是一些关于 TensorFlow.js 的基本教程和资源。

快速入门

安装 TensorFlow.js
- 使用 npm 或 yarn 安装 TensorFlow.js：
```
npm install @tensorflow/tfjs
```
  或者
```
yarn add @tensorflow/tfjs
```

创建第一个模型

在浏览器中，你可以这样创建一个简单的线性回归模型：

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

// 创建一个线性模型
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));

// 编译模型
model.compile({loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd'});

// 准备数据
const xs = tf.tensor2d([-1, 0, 1, 2, 3, 4], [6, 1]);
const ys = tf.tensor2d([-3, -1, 1, 3, 5, 7], [6, 1]);

// 训练模型
model.fit(xs, ys, {epochs: 250}).then(() => {
  console.log('model trained');
});

使用预训练模型
- TensorFlow.js 提供了多种预训练模型，例如 MobileNet、ResNet 等。你可以这样使用 MobileNet：
```
const model = await tf.loadLayersModel('https://storage.googleapis.com/tfjs-models/tfjs/mobilenet_v1_1.0_224/model.json');
```

扩展阅读

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