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阿超
发布2024-08-23 19:16:39
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发布2024-08-23 19:16:39
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文章被收录于专栏:快乐阿超

生命的定义就是拥有明天。——冯骥才

我们有一些前端机器学习的需求可以用这个

https://www.tensorflow.org/js/demos?hl=zh-cn

这有非常多的demo

Holobooth

也很好玩

https://lipsync.withyoutube.com/

开始 bookmark_border TensorFlow.js 是一个 JavaScript 库,用于在浏览器和 Node.js 训练和部署机器学习模型。 了解开始的更多方式,请参阅下面的部分。 在不直接处理张量的情况下编写 ML 程序 想要开始机器学习,同时不用担心任何类似张量或优化器的低级细节吗? ml5.js 库构建在 TensorFlow.js 之上,通过简洁的、可利用的 API,可以在浏览器中访问机器学习算法和模型。 Check out ml5.js 安装 TensorFlow.js TensorFlow.js 与 Tensors (张量)、Layers (图层)、Optimizers (优化器) 和损失函数等概念兼容(或希望与它们兼容)吗?TensorFlow.js 为 JavaScript 中神经网络编程提供了灵活的构建块。 请参阅如何在浏览器或 Node.js 中启动和运行 TensorFlow.js 代码。 Get Setup 将预训练模型转换到 TensorFlow.js 学习如何将预训练模型从 python 转换为 TensorFlow.js Keras Model GraphDef Model 从现有 TensorFlow.js 代码中学习 tfjs-examples 提供了使用 TensorFlow.js 实现各种 ML 任务的简短代码示例。 See it on GitHub 可视化您的 TensorFlow.js 模型的状态 tfjs-vis 是一个用于在浏览器内实现可视化的小型库,用于TensorFlow.js。 See it on GitHub See Demo 准备好用 TensorFlow.js 处理数据 TensorFlow.js 支持使用 ML 最佳实践处理数据。 See docs

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原始发表:2024-06-11,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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