이전 HTML 코드의 <script> 태그는 @latest 접미사를 사용해 명시적으로 가장 최신 버전의 TensorFlow.js 라이브러리를 로드합니다(번역하는 시점의 코드는 tfjs 3.8.0을 기준으로 합니다). 나중에 TensorFlow.js를 애플리케이션에 임포트하는 여러 가지 방법을 자세히 알아보겠습니다. 하지만 당분간은 <script> 태그를 사용하겠습니다. 첫 번째 스크립트는 텐서플로 패키지를 로드하고 tf 심볼을 정의합니다. 이 심볼을 사용하여 텐서플로에 있는 이름을 참조합니다. 예를 들어 tf.add()는 두 텐서를 더하는 텐서플로의 덧셈 연산입니다. 앞으로는 여기에서처럼 TensorFlow.js 스크립트로 tf 심볼이 로드되어 전역 네임스페이스(namespace)에서 사용할 수 있다고 가정하겠습니다.

코드 2-1은 두 개의 상수 trainData와 testData를 만듭니다. 각각 파일 다운로드 시간(timeSec)과 파일 크기(sizeMB)로 구성된 20개의 샘플을 담고 있습니다. sizeMB의 원소와 timeSec의 원소는 일대일 대응됩니다. 예를 들어 trainData에 있는 sizeMB의 첫 번째 원소는 0.080MB이고, 이 파일을 다운로드하는 데 걸리는 시간은 timeSec의 첫 번째 원소인 0.135초입니다. 이 예제의 목표는 sizeMB가 주어졌을 때 timeSec를 예측하는 것입니다. 첫 번째 예제에서는 코드에 하드 코딩하여 데이터를 직접 만들었습니다. 이 방법은 간단한 예제에서는 편리하지만 데이터셋이 커지면 금방 다루기 힘들어집니다. 향후 예제에서는 외부 저장소나 네트워크에서 데이터를 가져오는 방법을 소개하겠습니다.