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TensorFlow 2 si concentra sulla semplicità e facilità d'uso, con aggiornamenti come un'esecuzione impaziente, API intuitive di livello superiore e creazione di modelli flessibili su qualsiasi piattaforma.

Molte guide sono scritte come notebook Jupyter e vengono eseguite direttamente in Google Colab, un ambiente notebook ospitato che non richiede configurazione. Fare clic sul pulsante Esegui in Google Colab .

Documentazione essenziale

Installa il pacchetto o crea da sorgente. Supporto GPU per schede abilitate CUDA®.
Best practice e strumenti di TensorFlow 2 per la migrazione del codice.
Keras è un'API di alto livello più facile per i principianti del machine learning e per i ricercatori.
Scopri le classi e le funzionalità fondamentali che fanno funzionare TensorFlow.
L'API tf.data consente di creare pipeline di input complesse da elementi semplici e riutilizzabili.
Un'API di alto livello che rappresenta un modello completo, progettato per il ridimensionamento e l'addestramento asincrono.
Salva un modello TensorFlow utilizzando i checkpoint o il formato SavedModel.
Distribuisci la formazione su più GPU, più macchine o TPU.
Best practice e tecniche di ottimizzazione per prestazioni ottimali di TensorFlow.
Esplora risorse aggiuntive per creare modelli o metodi avanzati utilizzando TensorFlow e accedi a pacchetti di applicazioni specifici del dominio che estendono TensorFlow.
  • Una raccolta di set di dati pronti per l'uso con TensorFlow.
  • Un sistema di servizio TFX per modelli ML, progettato per prestazioni elevate in ambienti di produzione.
  • TensorFlow Probability è una libreria per il ragionamento probabilistico e l'analisi statistica.
  • MLIR unifica l'infrastruttura per i modelli ML ad alte prestazioni in TensorFlow.
  • Un compilatore specifico del dominio per l'algebra lineare che accelera i modelli TensorFlow senza potenzialmente apportare modifiche al codice sorgente.
  • Funzionalità extra per TensorFlow, gestita da SIG Addons.
  • Set di dati, streaming ed estensioni del file system, gestiti da SIG IO.