Yardım Kaggle üzerinde TensorFlow ile Büyük Bariyer Resifi korumak Meydan Üyelik

TensorFlow 2, istekli yürütme, sezgisel üst düzey API'ler ve herhangi bir platformda esnek model oluşturma gibi güncellemelerle basitlik ve kullanım kolaylığına odaklanır.

Birçok kılavuz, Jupyter not defterleri olarak yazılmıştır ve kurulum gerektirmeyen, barındırılan bir not defteri ortamı olan Google Colab'da doğrudan çalıştırılır. Google CoLab düğmesini Çalıştır tıklayın.

Temel belgeler

Paketi yükleyin veya kaynaktan oluşturun. CUDA® özellikli kartlar için GPU desteği.
TF1.x kodunuzu TF2'ye nasıl taşıyacağınızı öğrenin.
Keras, ML'ye yeni başlayanlar ve araştırmacılar için daha kolay olan üst düzey bir API'dir.
TensorFlow'un çalışmasını sağlayan temel sınıflar ve özellikler hakkında bilgi edinin.
tf.data API'si basit, yeniden kullanılabilir parçalara karmaşık girdi boru hatlarını inşa etmek mümkün kılar.
TensorFlow 2 kullanarak etkili geliştirme için en iyi uygulamalar hakkında bilgi edinin.
Denetim noktalarını veya SavedModel biçimini kullanarak bir TensorFlow modelini kaydedin.
Eğitimi birden çok GPU, birden çok makine veya TPU arasında dağıtın.
Optimum TensorFlow performansı için en iyi uygulamalar ve optimizasyon teknikleri.
Explore ek kaynaklar gelişmiş modelleri veya TensorFlow kullanarak yöntemleri ve TensorFlow uzatmak erişim alana özgü uygulama paketleri oluşturmak için.
  • TensorFlow ile kullanıma hazır bir veri kümesi koleksiyonu.
  • Üretim ortamlarında yüksek performans için tasarlanmış, makine öğrenimi modelleri için bir TFX hizmet sistemi.
  • TensorFlow Probability, olasılıksal akıl yürütme ve istatistiksel analiz için bir kütüphanedir.
  • MLIR, TensorFlow'da yüksek performanslı ML modelleri için altyapıyı birleştirir.
  • Potansiyel olarak kaynak kodu değişikliği olmadan TensorFlow modellerini hızlandıran doğrusal cebir için alana özgü bir derleyici.
  • SIG Eklentileri tarafından sağlanan TensorFlow için ekstra işlevsellik.
  • SIG IO tarafından sağlanan veri kümesi, akış ve dosya sistemi uzantıları.