TensorFlow.js (简称 TF.js) 是一个利用 WebGL 和 Node.js 在浏览器和服务器端进行机器学习模型训练和部署（推理）的 JavaScript 库。它的核心价值在于将机器学习的能力带入了 Web 开发者和 JavaScript 生态的领域。
其主要应用场景可以分为以下几大类：
一、在浏览器中直接进行模型推理（主要场景）
这是 TF.js 最常用、最具特色的场景。你无需服务器端的复杂配置，就能让用户直接在浏览器中体验到机器学习的功能。
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图像识别与分类
- 场景：用户上传图片后，即时识别图中的物体、场景、人物表情等。
- 例子：
- 相册应用自动识别和分类照片（猫、狗、风景、食物等）。
- 社交网站识别上传图片是否包含违规内容（NSFW 模型）。
- 摄像头实时表情识别（开心、悲伤、惊讶），用于有趣的互动滤镜。
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人体姿态检测与动作识别
- 场景：通过设备摄像头实时捕捉人体的关键骨骼点。
- 例子：
- 在线健身/瑜伽应用：实时评估用户的动作是否标准，并给出反馈。
- 体感游戏：在浏览器中实现类似 Kinect 的体感控制游戏。
- 互动艺术装置
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