Einführung in TensorFlow

TensorFlow macht es Anfängern und Experten leicht, Machine-Learning-Modelle für Desktop, Mobile, Web und Cloud zu erstellen. Sehen Sie sich die folgenden Abschnitte an, um loszulegen.

TensorFlow

Lernen Sie die Grundlagen von TensorFlow mit Tutorials für Anfänger und Experten kennen, die Ihnen bei der Erstellung Ihres nächsten Machine-Learning-Projekts helfen.

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Für JavaScript

Verwenden Sie TensorFlow.js, um neue Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und vorhandene Modelle mit JavaScript bereitzustellen.

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Für Mobile & IoT

Führen Sie Inferenz mit TensorFlow Lite auf mobilen und eingebetteten Geräten wie Android, iOS, Edge TPU und Raspberry Pi aus.

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Für die Produktion

Stellen Sie eine produktionsbereite ML-Pipeline für Training und Inferenz mit TensorFlow Extended (TFX) bereit.

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TensorFlow-Ökosystem

TensorFlow bietet eine Sammlung von Workflows zum Entwickeln und Trainieren von Modellen mit Python oder JavaScript und zur einfachen Bereitstellung in der Cloud, lokal, im Browser oder auf dem Gerät, unabhängig von der verwendeten Sprache.

Daten laden & vorverarbeiten
Modelle erstellen, trainieren und wiederverwenden
Einsetzen
Python-Entwicklung
CPU-GPU-TPU
TensorFlow
TensorFlow-Eingabepipelines erstellen
Mit der tf.data-API können Sie komplexe Eingabepipelines aus einfachen, wiederverwendbaren Teilen erstellen.
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TensorFlow
Erstellen und trainieren Sie Modelle mit Keras
tf.keras ist eine High-Level-API zum Erstellen und Trainieren von Modellen. Es unterstützt TensorFlow-spezifische Funktionen wie Eager Execution, tf.data-Pipelines und Schätzer.
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TensorFlow
Bereitstellung mit Python
Bereitstellen auf einem mobilen oder Edge-Gerät, im Browser oder in großem Maßstab mit TensorFlow Serving.
JavaScript-Entwicklung
CPU-GPU
TensorFlow.js
Verwenden Sie vortrainierte TensorFlow.js-, TensorFlow- oder TFLite-Modelle und führen Sie sie im Web oder auf anderen JS-Plattformen aus.
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Edge-Geräte
CPU-GPU-RPi
TensorFlow Lite
Bereitstellung auf mobilen oder eingebetteten Geräten wie Android, iOS und Raspberry Pi
Lesen Sie das Entwicklerhandbuch und wählen Sie ein neues Modell aus oder trainieren Sie ein vorhandenes neu, konvertieren Sie es in eine komprimierte Datei, laden Sie es auf ein Edge-Gerät und optimieren Sie es dann.
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End-to-End-Produktion
CPU-GPU-TPU
TFX
Validieren Sie Eingabedaten mit TF Data Validation
Erfahren Sie, wie Sie mit TFX-Komponenten Ihre Daten analysieren und transformieren, bevor Sie überhaupt ein Modell trainieren.
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TFX
Feature-Engineering mit TF Transform
Erfahren Sie, wie Sie eine Vorverarbeitungsfunktion definieren, die Rohdaten in die Daten umwandelt, die zum Trainieren eines Modells für maschinelles Lernen verwendet werden, und sehen Sie, wie die Apache Beam-Implementierung verwendet wird, um Daten durch Konvertieren der Vorverarbeitungsfunktion in eine Beam-Pipeline umzuwandeln.
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TFX
Modellieren und trainieren
Erfahren Sie, wie Sie Ihre Modelle in einer TFX-Pipeline als verwalteten Prozess trainieren.
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TFX
Verständnis der Modellleistung mit TF-Modellanalyse
Sehen Sie, wie Sie mit TensorFlow Model Analysis Modellbewertungen in der TFX-Pipeline durchführen und die Ergebnisse in einem Jupyter-Notebook visualisieren können.
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TFX
Modelle mit einer REST-API mit TF Serving bereitstellen
Erfahren Sie, wie Sie mit TensorFlow Serving neue Algorithmen und Experimente bereitstellen können, während Sie die gleiche Serverarchitektur und APIs beibehalten.
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Werkzeuge
TensorBoard
TensorBoard ist ein Tool zur Visualisierung von Training und Ergebnissen
Mit TensorBoard können Sie Versuchsmetriken wie Verlust und Genauigkeit verfolgen, das Modelldiagramm visualisieren, Einbettungen in einen niedrigeren dimensionalen Raum projizieren und vieles mehr.
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TensorFlow-Hub
TensorFlow Hub ist eine umfangreiche Bibliothek bestehender Modelle
TensorFlow Hub ist eine Bibliothek für die Veröffentlichung, Entdeckung und Nutzung von wiederverwendbaren Teilen von Modellen für maschinelles Lernen, die als Module bezeichnet werden.
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Möchten Sie Ihr ML-Wissen erweitern?

TensorFlow ist mit einem grundlegenden Verständnis der Prinzipien und Kernkonzepte des maschinellen Lernens einfacher zu verwenden. Lernen Sie grundlegende Methoden des maschinellen Lernens kennen und wenden Sie sie an, um Ihre Fähigkeiten zu entwickeln.

Lernen Sie ML

Beginnen Sie mit kuratierten Lehrplänen, um Ihre Fähigkeiten in grundlegenden ML-Bereichen zu verbessern.

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