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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。它拥有一个包含各种工具、库和社区资源的全面灵活生态系统,可以让研究人员推动机器学习领域的先进技术的发展,并让开发者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 Eager Execution 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,Eager Execution 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
您的第一个神经网络

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 训练生成式对抗网络生成手写数字图像。

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。

News & announcements

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尖端 TensorFlow:新技术(2019 年 Google I/O 大会)
2019 年 6 月 24 日
TensorFlow World 报名活动现已开放

TensorFlow World 是第一个将 TensorFlow 团队和机器学习开发人员召集在一起的活动,大家可以借此机会分享最佳做法、用例和亲身了解 TensorFlow 产品开发活动。

2019 年 6 月 21 日
TensorFlow 实践

欢迎学习 deeplearning.ai 推出的 TensorFlow 专项系列课程,该课程将向您介绍使用 TensorFlow 高阶 API 构建计算机视觉、自然语言处理和时间序列预测神经网络的最佳做法。

2018 年 3 月 6 日
TensorFlow 在深度学习中的应用简介

本课程由 Google 和 Udacity 联合制作而成,从实践角度向软件开发者讲解了深度学习技巧。了解如何使用 TensorFlow 构建深度学习应用。

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。

与参与者沟通交流,并浏览 #PoweredByTF DevPost 挑战赛中的获奖项目。

2.0 特征跟踪器 

查看进行中、已规划和已完成的 TensorFlow 2.0 开发活动的详细信息。

TensorFlow 博客 

我们会定期在 TensorFlow 博客中发布来自 TensorFlow 团队的内容以及来自社区的精彩文章。

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