本指南深入說明重要的 TensorFlow.js 主題。如果您剛開始使用 TensorFlow.js，不妨先瀏覽教學課程，然後再返回本指南深入瞭解。
TensorFlow.js 是一個開放原始碼 Web ML 程式庫，可在任何 JavaScript 可執行的環境中執行。它以 Python 撰寫的原始 TensorFlow 程式庫為基礎，旨在為 JavaScript 生態系統重新建立這種開發人員體驗和 API 集。
本指南中的主題將協助您瞭解 TensorFlow.js，以及 TensorFlow API 在 JavaScript 中的運作方式。
瞭解重要的 Tensorflow 概念
- 張量和運算 – 簡介張量、資料、形狀和資料類型：TensorFlow.js 的建構區塊。
- 平台和環境 – 概述 TensorFlow.js 中不同的平台和環境，以及它們之間的取捨。
- 自訂運算元、核心和梯度 – 概述在 TensorFlow.js 中定義自訂運算元 (op)、核心和梯度的機制。
瞭解預先製作的模型
- 使用預先製作的模型 – 指導您如何尋找及選取適用於您用途的預先製作模型。
進一步瞭解模型以及如何使用模型
- 模型和層 – 說明如何在 TensorFlow.js 中使用層和核心 API 建構模型。
- 訓練模型 – 簡介訓練：模型、最佳化工具、損失、指標、變數。
- 儲存和載入模型 – 瞭解如何儲存和載入 TensorFlow.js 模型。
- 模型轉換 – 查看 TensorFlow.js 生態系統中可用的模型類型概觀，以及模型轉換背後的詳細資訊。
- 與 Python tf.keras 的差異 – 瞭解 TensorFlow.js 與 Python
tf.keras之間的主要差異和功能，以及 JavaScript 中使用的 API 慣例。
瞭解 Node.js 中的 TensorFlow.js
- 在 Node.js 中使用 TensorFlow.js – 瞭解三種可用的 Node.js 繫結之間的取捨，以及它們的系統需求。
- 在雲端部署 TensorFlow.js Node 專案 – 說明如何在雲端平台上使用
tfjs-node套件部署 Node.js 程序。