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संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.

TensorFlow 2 किसी भी प्लेटफ़ॉर्म पर उत्सुक निष्पादन, सहज उच्च-स्तरीय API और लचीले मॉडल निर्माण जैसे अपडेट के साथ सादगी और उपयोग में आसानी पर ध्यान केंद्रित करता है।

कई गाइड Jupyter नोटबुक के रूप में लिखी जाती हैं और सीधे Google Colab में चलती हैं—एक होस्टेड नोटबुक वातावरण जिसमें किसी सेटअप की आवश्यकता नहीं होती है। Google Colab में चलाएँ बटन पर क्लिक करें।

आवश्यक दस्तावेज

पैकेज स्थापित करें या स्रोत से निर्माण करें। CUDA®-सक्षम कार्ड के लिए GPU समर्थन।
अपने TF1.x कोड को TF2 में माइग्रेट करने का तरीका जानें।
केरस एक उच्च-स्तरीय एपीआई है जो एमएल शुरुआती, साथ ही शोधकर्ताओं के लिए आसान है।
उन मूलभूत वर्गों और विशेषताओं के बारे में जानें जो TensorFlow को काम करती हैं।
tf.data API आपको सरल, पुन: प्रयोज्य टुकड़ों से जटिल इनपुट पाइपलाइन बनाने में सक्षम बनाता है।
TensorFlow 2 का उपयोग करके प्रभावी विकास के सर्वोत्तम अभ्यासों के बारे में जानें।
एक TensorFlow मॉडल को चेकपॉइंट्स या SavedModel प्रारूप का उपयोग करके सहेजें।
कई GPU, कई मशीनों या TPU में प्रशिक्षण वितरित करें।
इष्टतम TensorFlow प्रदर्शन के लिए सर्वोत्तम अभ्यास और अनुकूलन तकनीकें।
TensorFlow का उपयोग करके उन्नत मॉडल या विधियों के निर्माण के लिए अतिरिक्त संसाधनों का अन्वेषण करें, और TensorFlow का विस्तार करने वाले डोमेन-विशिष्ट एप्लिकेशन पैकेज तक पहुंचें।
  • TensorFlow प्रोग्राम को समझने, डिबग करने और ऑप्टिमाइज़ करने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन टूल का एक सूट।
  • मशीन लर्निंग मॉडल के पुन: प्रयोज्य भागों के प्रकाशन, खोज और खपत के लिए एक पुस्तकालय।
  • TensorFlow मॉडल ऑप्टिमाइज़ेशन टूलकिट परिनियोजन और निष्पादन के लिए ML मॉडल को अनुकूलित करने के लिए उपकरणों का एक सूट है।
  • मशीन लर्निंग और विकेन्द्रीकृत डेटा पर अन्य संगणनाओं के लिए एक ढांचा।
  • फीचर इनपुट के अलावा संरचित संकेतों का लाभ उठाकर तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए एक सीखने का प्रतिमान।
  • कैमरा, लाइट और सामग्री से लेकर रेंडरर्स तक के कंप्यूटर ग्राफिक्स फंक्शंस की एक लाइब्रेरी।
  • TensorFlow के साथ उपयोग के लिए तैयार डेटासेट का संग्रह।
  • एमएल मॉडल के लिए एक टीएफएक्स सर्विंग सिस्टम, जिसे उत्पादन वातावरण में उच्च प्रदर्शन के लिए डिज़ाइन किया गया है।
  • TensorFlow Probability संभाव्य तर्क और सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए एक पुस्तकालय है।
  • MLIR TensorFlow में उच्च-प्रदर्शन ML मॉडल के लिए बुनियादी ढांचे को एकीकृत करता है।
  • रैखिक बीजगणित के लिए एक डोमेन-विशिष्ट कंपाइलर जो संभावित रूप से बिना किसी स्रोत कोड परिवर्तन के TensorFlow मॉडल को गति देता है।
  • TensorFlow के लिए अतिरिक्त कार्यक्षमता, SIG Addons द्वारा अनुरक्षित।
  • SIG IO द्वारा अनुरक्षित डेटासेट, स्ट्रीमिंग और फ़ाइल सिस्टम एक्सटेंशन।