Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.
Switch to English

TensorFlow 2 tập trung vào sự đơn giản và dễ sử dụng, với các cập nhật như thực thi háo hức, API cấp cao hơn trực quan và xây dựng mô hình linh hoạt trên bất kỳ nền tảng nào.

Nhiều hướng dẫn được viết dưới dạng sổ ghi chép Jupyter và chạy trực tiếp trong Google Colab — một môi trường sổ ghi chép được lưu trữ không yêu cầu thiết lập. Nhấp vào nút Chạy trong Google Colab .

Tài liệu cần thiết

Cài đặt gói hoặc xây dựng từ nguồn. Hỗ trợ GPU cho các thẻ hỗ trợ CUDA®.
TensorFlow 2 công cụ và phương pháp hay nhất để di chuyển mã của bạn.
Keras là một API cấp cao dễ dàng hơn cho người mới bắt đầu ML cũng như các nhà nghiên cứu.
Tìm hiểu về các lớp và tính năng cơ bản giúp TensorFlow hoạt động.
API tf.data cho phép bạn xây dựng các đường ống đầu vào phức tạp từ các mảnh đơn giản, có thể tái sử dụng.
API cấp cao đại diện cho một mô hình hoàn chỉnh, được thiết kế để mở rộng quy mô và đào tạo không đồng bộ.
Lưu mô hình TensorFlow bằng cách sử dụng các điểm kiểm tra hoặc định dạng SavedModel.
Phân phối đào tạo trên nhiều GPU, nhiều máy hoặc TPU.
Các phương pháp hay nhất và kỹ thuật tối ưu hóa để đạt hiệu suất TensorFlow tối ưu.
Khám phá các tài nguyên bổ sung để xây dựng các mô hình hoặc phương pháp nâng cao bằng TensorFlow và truy cập các gói ứng dụng dành riêng cho miền mở rộng TensorFlow.
  • Một tập hợp các bộ dữ liệu sẵn sàng để sử dụng với TensorFlow.
  • Một hệ thống phục vụ TFX cho các mô hình ML, được thiết kế cho hiệu suất cao trong môi trường sản xuất.
  • TensorFlow Probability là một thư viện để lập luận xác suất và phân tích thống kê.
  • MLIR thống nhất cơ sở hạ tầng cho các mô hình ML hiệu suất cao trong TensorFlow.
  • Một trình biên dịch miền cụ thể cho đại số tuyến tính giúp tăng tốc các mô hình TensorFlow mà không có khả năng thay đổi mã nguồn.
  • Chức năng bổ sung cho TensorFlow, do SIG Addons duy trì.
  • Tập dữ liệu, phát trực tuyến và phần mở rộng hệ thống tệp, được duy trì bởi SIG IO.