TensorFlow.js 가이드 (original) (raw)

이 가이드는 중요한 TensorFlow.js 주제에 대한 심층 문서를 제공합니다. TensorFlow.js를 이제 막 시작하는 경우 자습서를 탐색한 다음 이 가이드로 돌아와 자세히 알아볼 수 있습니다.

TensorFlow.js는 자바스크립트가 가능한 모든 곳에서 실행할 수 있는 오픈 소스 웹 ML 라이브러리입니다. Python으로 작성된 원래 TensorFlow 라이브러리를 기반으로 하며 이 개발자 경험과 JavaScript 에코시스템용 API 세트를 재현하는 것을 목표로 합니다.

이 가이드의 주제는 TensorFlow.js와 TensorFlow API가 JavaScript에서 작동하는 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다.

주요 Tensorflow 개념에 대해 알아보세요.

• Tensor and operations – TensorFlow.js의 빌딩 블록인 Tensor, 데이터, 모양 및 데이터 유형에 대한 소개입니다.
• 플랫폼 및 환경 – TensorFlow.js의 다양한 플랫폼 및 환경과 이들 간의 장단점에 대한 개요입니다.
• 맞춤 작업, 커널 및 기울기 - TensorFlow.js에서 맞춤 작업(ops), 커널 및 기울기를 정의하기 위한 메커니즘을 간략하게 설명합니다.

미리 만들어진 모델에 대해 알아보기:

• 미리 만들어진 모델 사용 – 사용 사례에 맞게 미리 만들어진 모델을 찾고 선택하는 방법에 대한 지침입니다.

모델 및 사용 방법에 대해 자세히 알아보세요.

• 모델 및 레이어 – 레이어 및 Core API를 사용하여 TensorFlow.js에서 모델을 빌드하는 방법입니다.
• 훈련 모델 – 훈련 소개: 모델, 옵티마이저, 손실, 지표, 변수.
• 모델 저장 및 로드 – TensorFlow.js 모델을 저장하고 로드하는 방법을 알아보세요.
• 모델 변환 – TensorFlow.js 생태계에서 사용할 수 있는 모델 유형의 환경과 모델 변환에 대한 세부 정보를 확인하세요.
• Python tf.keras와의 차이점 – TensorFlow.js와 Python tf.keras 간의 주요 차이점과 기능 및 JavaScript에서 사용되는 API 규칙을 알아보세요.

Node.js의 TensorFlow.js에 대해 알아보세요.

• Node.js에서 TensorFlow.js 사용 – 사용 가능한 세 가지 Node.js 바인딩과 해당 시스템 요구 사항 간의 장단점을 이해합니다.
• 클라우드에 TensorFlow.js 노드 프로젝트 배포 - 클라우드 플랫폼에서 tfjs-node 패키지를 사용하여 Node.js 프로세스를 배포하는 방법입니다.

달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.

최종 업데이트: 2023-06-02(UTC)