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TensorFlow 2 उत्सुकता, निष्पादन, सहज उच्च स्तरीय एपीआई और किसी भी मंच पर लचीले मॉडल निर्माण जैसे अपडेट के साथ सादगी और उपयोग में आसानी पर केंद्रित है।

कई गाइड ज्यूपिटर नोटबुक के रूप में लिखे गए हैं और सीधे Google कोलाब में चलते हैं - एक होस्टेड नोटबुक वातावरण जिसमें सेटअप की आवश्यकता नहीं है। Google Colab बटन में रन पर क्लिक करें।

आवश्यक दस्तावेज

पैकेज स्थापित करें या स्रोत से निर्माण करें। CUDA®- सक्षम कार्ड के लिए GPU समर्थन।
अपने TF1 कोड को TF2 में माइग्रेट करने के लिए TensorFlow 2 सर्वोत्तम प्रथाओं और उपकरणों को जानें।
केरस एक उच्च-स्तरीय एपीआई है जो एमएल शुरुआती, साथ ही शोधकर्ताओं के लिए आसान है।
उन मूलभूत वर्गों और सुविधाओं 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।
एक उच्च-स्तरीय एपीआई जो एक पूर्ण मॉडल का प्रतिनिधित्व करता है, जिसे स्केलिंग और अतुल्यकालिक प्रशिक्षण के लिए डिज़ाइन किया गया है।
एक TensorFlow मॉडल को चौकियों या SavedModel प्रारूप का उपयोग करके सहेजें।
कई GPU, कई मशीनों या TPU में प्रशिक्षण वितरित करें।
सर्वश्रेष्ठ अभ्यास और अनुकूलन तकनीकों के लिए इष्टतम TensorFlow प्रदर्शन।
TensorFlow का उपयोग करके उन्नत मॉडल या विधियों का निर्माण करने के लिए अतिरिक्त संसाधनों का अन्वेषण करें, और TensorFlow का विस्तार करने वाले डोमेन-विशिष्ट एप्लिकेशन पैकेज तक पहुंचें।
  • TensorFlow कार्यक्रमों को समझने, डिबग और ऑप्टिमाइज़ करने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन टूल का एक सूट।
  • मशीन लर्निंग मॉडल के पुन: प्रयोज्य भागों के प्रकाशन, खोज और उपभोग के लिए एक पुस्तकालय।
  • TensorFlow मॉडल ऑप्टिमाइज़ेशन टूलकिट तैनाती और निष्पादन के लिए एमएल मॉडल के अनुकूलन के लिए उपकरणों का एक सूट है।
  • मशीन सीखने और विकेंद्रीकृत डेटा पर अन्य संगणना के लिए एक रूपरेखा।
  • फीचर इनपुट के अलावा संरचित संकेतों का उपयोग करके तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए एक सीखने का प्रतिमान।
  • कंप्यूटर ग्राफिक्स फ़ंक्शंस की एक लाइब्रेरी जिसमें कैमरा, लाइट्स और मटेरियल से लेकर रेंडर तक शामिल हैं।
  • TensorFlow के साथ उपयोग करने के लिए तैयार डेटासेट का एक संग्रह।
  • ML मॉडल के लिए एक TFX सेवा प्रणाली, जिसे उत्पादन वातावरण में उच्च प्रदर्शन के लिए डिज़ाइन किया गया है।
  • TensorFlow प्रायिकता 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 संकलक जो संभावित स्रोत कोड परिवर्तन के साथ TensorFlow मॉडल को तेज करता है।
  • TensorFlow के लिए अतिरिक्त कार्यक्षमता, SIG Addons द्वारा बनाए रखा गया है।
  • डेटासेट, स्ट्रीमिंग और फ़ाइल सिस्टम एक्सटेंशन, SIG IO द्वारा बनाए रखा गया है।