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TensorFlow.js 是一个强大的 JavaScript 机器学习工具，但是当您的 TensorFlow.js 应用程序超出浏览器容量时您会怎么做？在本文中，我们将探讨如何使用 Node.js 扩展 TensorFlow.js 应用程序。
TensorFlow.js 是一个用于 JavaScript 机器学习的开源库。开发人员使用它来创建在浏览器或 Node.js 中运行的复杂机器学习模型。
Node.js 是扩展 TensorFlow.js 应用程序的绝佳选择。它快速、高效，并且拥有庞大的库和工具生态系统。
使用 Node.js 扩展 TensorFlow.js 应用程序有两种主要方法：
tensorflow.js Node.js 模块。tfjs-node。我们将在下面更详细地探讨这些方法中的每一种。
tensorflow.js Node.js 模块tensorflow.js Node.js 模块是在 Node.js 中运行 TensorFlow.js 的官方方式。它易于安装和使用。
要安装 tensorflow.js Node.js 模块，请运行以下命令：
npm install @tensorflow/tfjs
要使用 tensorflow.js Node.js 模块，请在您的代码中引入它：
const tf = require('@tensorflow/tfjs');
现在，您可以在 Node.js 应用程序中使用所有 TensorFlow.js API。
如果您想使用与 TensorFlow.js 兼容的库，例如 tfjs-node，您需要先安装它。
要安装“tfjs-node”，请运行以下命令：
npm install tfjs-node
要使用 tfjs-node，请在您的代码中要求它：
const tf = require('tfjs-node');
现在，您可以在 Node.js 应用程序中使用所有 TensorFlow.js API。