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机器学习（ML）TensorFlow 模型机器学习（ML）TensorFlow 示例1概述
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TensorFlow.js Visor

TensorFlow Visor（通常简称为tfjs-vis）是一款专为机器学习设计的可视化工具套件。它提供了一系列功能函数，可用于直观展示 TensorFlow 模型的训练过程、架构和性能指标。

该工具支持在模态浏览器窗口（Visor）中灵活组织可视化内容，并能与d3.js、Chart.js和Plotly.js等主流数据可视化库无缝集成，为开发者提供高度定制化的机器学习可视化解决方案。

使用 tfjs-vis

✅ 要使用tfjs-vis，请在您的 HTML 文件中添加以下script标签：

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs-vis"></script<

散点图 (Scatter Plots)

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const surface = document.getElementById('demo');
const series = ['First', 'Second'];

const serie1 = [];
const serie2 = [];
for (let i = 0; i < 100; i++) {
  serie1[i] = {x:i, y:Math.random() * 100};
  serie2[i] = {x:i, y:Math.random() * 100};
}

const data = {values: [serie1, serie2], series}

tfvis.render.scatterplot(surface, data);

✅ 下可视化内容可以组织在 Visor（模态浏览器窗口）中展示：

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const series = ['First', 'Second'];

const serie1 = [];
const serie2 = [];
for (let i = 0; i < 100; i++) {
  serie1[i] = {x:i, y:Math.random() * 100};
  serie2[i] = {x:i, y:Math.random() * 100};
}

const data = {values: [serie1, serie2], series}

tfvis.render.scatterplot({name: "my Plots"}, data);

柱状图（Bar Graphs）

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const surface = document.getElementById('demo');
const data = [
  {index: 0, value: 100},
  {index: 1, value: 200},
  {index: 2, value: 150},
  {index: 2, value: 250},
];

tfvis.render.barchart(surface, data);

✅ 可视化内容可通过 Visor（模态浏览器窗口）进行组织管理：

实例代码 运行代码
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const data = [
  {index: 0, value: 100},
  {index: 1, value: 200},
  {index: 2, value: 150},
  {index: 2, value: 250},
];

tfvis.render.barchart({name:"my Graphs"}, data);

折线图（Line Graphs）

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const surface = document.getElementById('demo');

let values = [
  {x: 1, y: 20},
  {x: 2, y: 30},
  {x: 3, y: 5},
  {x: 4, y: 12}
];

tfvis.render.linechart(surface, {values});

✅ 可视化组件可通过 Visor（模态浏览器视窗）进行统一管理与展示：

实例代码 运行代码
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let values = [
  {x: 1, y: 20},
  {x: 2, y: 30},
  {x: 3, y: 5},
  {x: 4, y: 12}
];

tfvis.render.linechart({name: 'my Lines'}, {values});
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教程介绍
机器学习是人工智能的子领域，通过算法让计算机从数据中自动学习规律，并做出预测或决策。
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