JavaScript/TensorFlow.js

JavaScript

התחלת העבודה מושגי יסוד שילוב במסמך HTML שורות קוד ראשונות הערות משתנים מחרוזת טקסט מספר הוראת תנאי התנאי if תנאי מורכב if-else הוראת switch אופרטורים תרגילים לחזרה אובייקטים אובייקט פונקציה בנאית וקלאסים מערכים מערך חד מימדי חיפוש ומיונים לולאות לולאת for לולאת while לולאת do-while לולאות מקוננות שימוש בפקודות break ו-continue זהירות מלולאה אין סופית פונקציות פונקציה שאינה מחזירה ערך פונקציה שמחזירה ערך פונקציה אנונימית וחץ אירועים אובייקט המסמך מבוא אובייקט המסמך אובייקט החלון אובייקט הכתובת אוביקטים נוספים אובייקט תאריך אובייקט Math JavaScript למתקדמים אסינכרוני - קולבק ופרומיס עבודה עם טפסים תסריטים עוגיות מערכים אסוציאטיבים ספריות מבוא לספריות מבוא לספריית Ext JS בינה מלאכותית TensorFlow.js גרסה להדפסה

TensorFlow.js היא ספריית JavaScript להדרכה ופריסה של מודלים של למידת מכונה בדפדפן או ב-Node.js. הוא מספק API ברמה גבוהה לבניית והדרכה של מודלים, כמו גם כלים להצגה וניפוי באגים שלהם.

כדי להתחיל עם TensorFlow.js, תצטרך לכלול את הספרייה בפרויקט שלך על ידי הוספת תג הסקריפט הבא לקובץ ה-HTML שלך:

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@latest"></script>

לאחר שייבאת את ספריית TensorFlow.js, תוכל להתחיל לבנות ולהכשיר מודלים. להלן דוגמה כיצד ליצור מודל פשוט באמצעות TensorFlow.js:

const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));
model.compile({optimizer: 'sgd', loss: 'meanSquaredError'});

להכשרת המודל אתה יכול להשתמש בדוגמה זו:

const xs = tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [4, 1]);
const ys = tf.tensor2d([1, 3, 5, 7], [4, 1]);

// Train the model using the data.
model.fit(xs, ys).then(() => {
  // Use the model to do inference on a data point the model hasn't seen before:
  model.predict(tf.tensor2d([5], [1, 1])).print();
  // Open the browser devtools to see the output
});

זוהי דוגמה פשוטה ואתה יכול להשתמש בהרבה יותר פונקציות ושכבות, כדי ליצור מודלים מורכבים יותר כמו CNNs. למידע נוסף ודוגמאות, תוכל לעיין בתיעוד והמדריכים של TensorFlow.js, כמו גם משאבים מקוונים כגון הדרכות, קורסים ופוסטים בבלוג.