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选择 TensorFlow 的原因

TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。

轻松地构建模型

在即刻执行环境中使用 Keras 等直观的高阶 API 轻松地构建和训练机器学习模型,该环境使我们能够快速迭代模型并轻松地调试模型。

随时随地进行可靠的机器学习生产

无论您使用哪种语言,都可以在云端、本地、浏览器中或设备上轻松地训练和部署模型。

强大的研究实验

一个简单而灵活的架构,可以更快地将新想法从概念转化为代码,然后创建出先进的模型,并最终对外发布。

常见机器学习问题的解决方案

通过简单的分步演示介绍如何使用 TensorFlow 解决常见的机器学习问题。

针对新手
您的首个神经网络

在这一完整 TensorFlow 程序的简要介绍中,训练一个对服饰(例如运动鞋和衬衫)图像进行分类的神经网络。

针对专家
生成对抗网络

使用 Keras Subclassing API 训练生成对抗网络来生成手写数字图像。

针对专家
基于注意力的神经机器翻译

使用 Keras Subclassing API 训练一个序列到序列模型以进行从西班牙语到英语的翻译。

由 TensorFlow 提供支持

'有很多开发者、企业和研究人员都在使用机器学习解决具有挑战性的现实问题。了解他们的研究和应用如何 #PoweredbyTF,以及如何分享您的故事。'

新闻和通告

欢迎查看 TensorFlow 博客,了解其他动态;以及订阅 TensorFlow 每月简报,直接通过邮箱接收最新公告。

November 18, 2020
Enroll in the DeepLearning.AI TensorFlow: Advanced Techniques Specialization

Ready to expand your TensorFlow skills? Customize your model architecture and build real-world computer vision and generative deep learning applications in this 4-course Specialization on Coursera.

October 23, 2020
Share your work on the official @TensorFlow Twitter channel!

Submit your TensorFlow project for a chance to be featured on our #TFCommunitySpotlight, receive swag, and meet a member of the TensorFlow team.

2020 年 6 月 29 日
在机器学习工作流程中落实 Responsible AI 做法

TensorFlow 致力于通过与机器学习社区分享丰富的资源和工具,帮助加快推进以负责任的方式开发 AI 的进程。

March 10, 2020
取得 TensorFlow 开发者证书,从众多开发者中脱颖而出

欢迎了解我们的 TensorFlow 认证计划,从业者可通过该计划在 AI 技术日益火热的全球招聘市场中展现自己的机器学习专业知识。

资源和社区支持

我们致力于营造一个热情开放的机器学习社区。欢迎加入 TensorFlow 社区并助力这个生态系统的发展。

使用 TensorFlow 2.2 构建模型或应用时应牢记 AI 原则。在构建过程中,请考虑与公平性、隐私性和安全性相关的问题。

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