Giúp bảo vệ Great Barrier Reef với TensorFlow trên Kaggle Tham Challenge

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 Run trong nút Google Colab.

Tài liệu cần thiết

Cài đặt gói hoặc xây dựng từ nguồn. Hỗ trợ GPU cho các thẻ hỗ trợ CUDA®.
Tìm hiểu cách di chuyển mã TF1.x của bạn sang TF2.
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.
Các tf.data API cho phép bạn xây dựng các đường ống đầu vào phức tạp từ đơn giản, miếng tái sử dụng.
Tìm hiểu về các phương pháp hay nhất để phát triển hiệu quả bằng TensorFlow 2.
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 được hiệu suất TensorFlow tối ưu.
Khám phá nguồn lực bổ sung để xây dựng mô hình tiên tiến hoặc các phương pháp sử dụng TensorFlow và truy cập tên miền cụ thể các gói ứng dụng mở rộng TensorFlow.
  • Một bộ dữ liệu sẵn sàng để sử dụng với TensorFlow.
  • Một hệ thống phục vụ TFX cho các mô hình ML, được thiết kế để đạt 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, được duy trì bởi SIG Addons.
  • Tập dữ liệu, phát trực tuyến và phần mở rộng hệ thống tệp, được duy trì bởi SIG IO.