文件名称：tfjs-workshop
文件大小：1.2MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-05 13:18:03
JavaScript
tfjs-车间 包含材料。 演示幻灯片在： $ git clone git@github.com:Machine-Learning-Tokyo/tfjs-workshop.git 先决条件 要安装nodejs，建议使用 。 网路 网页js 它们是使用进行图像分类的简单应用， 是用于图像分类的轻量级模型。 步骤1.使用初始模型运行演示应用程序 Web应用程序使用MobileNet演示图像分类。 该应用程序对给定图像进行了分类。 初始模型将从下载， 是用于发布预训练的深度学习模型的注册表。 $ cd web # Or $ cd web-js $ yarn $ npx parcel src/index.html --open 它将自动启动webapp来对给定图像进行分类。 请查看index.html以更改要预测的图像。 该应用程序基于MobileNet演示。 步骤2.在Colab中训练
【文件预览】：
tfjs-workshop-master
----README.md(3KB)
----web()
--------.gitignore(25B)
--------package.json(423B)
--------package-lock.json(262KB)
--------src()
----colab-notebooks()
--------.gitignore(0B)
--------README.md(888B)
--------img()
----web-js()
--------.gitignore(25B)
--------.babelrc(221B)
--------package.json(831B)
--------package-lock.json(246KB)
--------src()
--------yarn.lock(188KB)
----char-rnn()
--------.gitignore(25B)
--------package.json(785B)
--------src()
--------keras_lstm_text_gen.ipynb(31KB)
--------yarn.lock(188KB)