TensorFlow.js 是专为 JavaScript 生态设计的轻量级机器学习库，支持浏览器实时推理、本地训练、迁移学习、Node.js 部署及模型导入导出，适合前端智能化、教育原型、隐私敏感与轻量定制场景。
JavaScript 本身不内置机器学习能力，但通过 TensorFlow.js（简称 TF.js），你可以在浏览器或 Node.js 环境中直接运行机器学习模型——无需 Python、不依赖后端服务器，模型训练和推理都能用 JS 完成。
它不是“把 Python 版 TensorFlow 搬进浏览器”，而是专为 JS 生态设计的轻量级、可部署的机器学习库。核心能力包括：
只需几行代码就能跑通一个图像分类流程：
const model = await tf.loadLayersModel('https://tfhub.dev/google/tfjs-model/imagenet/mobilenet_v2_100_224/classification/4/default/1');
const img = tf.browser.fromPixels(canvas).resizeNearestNeighbor([224, 224]).expandDims(0).div(127.5).sub(1);
const prediction = model.predict(img);
const topK = tf.topk(prediction, 3); 获取概率最高的三个类别TF.js 不是替代 Python ML 生态的工具，而是补足“最后一公里”：
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
基本上就这些。TensorFlow.js 把机器学习从“实验室和服务器”拉到了“用户指尖”，关键不在多强大，而在够轻、够快、够贴近用户。
以上就是javascript如何实现机器学习_TensorFlow.js能做什么的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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