TensorFlow.js TensorFlow.js 可用于：架构原理 介绍
tensorflow.js 是一个开源硬件加速 JavaScript 库，用于训练和部署机器学习模型。
tensorflow.js 可用于：
在浏览器中创建模型
tensorflow.js 的 API 灵活且直观，可以使用低级的 JavaScript 线性代数库和高级图层 API
在浏览器中定义、训练和运行完整的机器学习模型。
运行现有模型
tensorflow.js 可导入现有的预先训练的模型进行推理。如果你有一个以前曾经脱机训练过的现有 TensorFlow 或 Keras
模型，则可以将其转换为 tensorflow.js 格式，并将其加载到浏览器中进行预测。
重新调整现有模型
tensorflow.js
可用于重新训练导入的模型。你可以使用传输学习来增强现有模型，使用名为“图像重新训练”的技术，使用浏览器中收集的少量数据进行离线培训。这是快速训练精确模型的一种方法，只使用少量数据。
架构原理
tensorflow.js 主要是由 WebGL 提供能力支持，并提供了一个用于定义模型的高层 API ，以及用于线性代数和自动微分的低级 API
。tensorflow.js 支持导入 TensorFlow SavedModels 和 Keras 模型。