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Introduzione a TensorFlow

TensorFlow consente a principianti ed esperti di creare facilmente modelli di machine learning per desktop, dispositivi mobili, Web e cloud. Consulta le sezioni seguenti per iniziare.

TensorFlow

Scopri le basi di TensorFlow con tutorial per principianti ed esperti per aiutarti a creare il tuo prossimo progetto di machine learning.

Per il Web

Usa TensorFlow.js per creare nuovi modelli di machine learning e distribuire i modelli esistenti con JavaScript.

Per dispositivi mobili e perimetrali

Esegui l'inferenza con TensorFlow Lite su dispositivi mobili e incorporati come Android, iOS, Edge TPU e Raspberry Pi.

Per la produzione

Distribuisci una pipeline ML pronta per la produzione per l'addestramento e l'inferenza usando TFX.

Una piattaforma end-to-end per l'apprendimento automatico

Preparare e caricare i dati per risultati di machine learning di successo

I dati possono essere il fattore più importante per il successo delle tue attività di ML. TensorFlow offre molteplici strumenti di dati per aiutarti a consolidare, pulire e preelaborare i dati su larga scala:

Inoltre, gli strumenti di intelligenza artificiale responsabili ti aiutano a scoprire ed eliminare i pregiudizi nei tuoi dati per produrre risultati equi ed etici dai tuoi modelli.

Crea e perfeziona i modelli con l'ecosistema TensorFlow

Esplora un intero ecosistema basato sul framework Core che semplifica la costruzione, la formazione e l'esportazione del modello. TensorFlow supporta il training distribuito, l'iterazione immediata del modello e il debug facile con Keras e molto altro. Strumenti come Model Analysis e TensorBoard ti aiutano a tenere traccia dello sviluppo e del miglioramento durante il ciclo di vita del tuo modello.

Per aiutarti a iniziare, trova raccolte di modelli pre-addestrati su TensorFlow Hub da Google e dalla community, o implementazioni di modelli di ricerca all'avanguardia nel Model Garden . Queste librerie di componenti di alto livello ti consentono di prendere modelli potenti e ottimizzarli su nuovi dati o personalizzarli per eseguire nuove attività.

Distribuisci modelli sul dispositivo, nel browser, in locale o nel cloud

TensorFlow offre solide funzionalità per implementare i tuoi modelli in qualsiasi ambiente: server, dispositivi perimetrali, browser, dispositivi mobili, microcontroller, CPU, GPU, FPGA. TensorFlow Serving può eseguire modelli ML su scala di produzione sui processori più avanzati al mondo, comprese le Tensor Processing Unit (TPU) personalizzate di Google.

Se è necessario analizzare i dati vicino alla loro origine per ridurre la latenza e migliorare la privacy dei dati, il framework TensorFlow Lite consente di eseguire modelli su dispositivi mobili, dispositivi di edge computing e persino microcontroller, mentre il framework TensorFlow.js consente di eseguire l'apprendimento automatico con solo un browser web.

Implementare MLOps per la produzione ML

La piattaforma TensorFlow ti aiuta a implementare le migliori pratiche per l'automazione dei dati, il monitoraggio dei modelli, il monitoraggio delle prestazioni e il riaddestramento dei modelli.

L'utilizzo di strumenti a livello di produzione per automatizzare e monitorare la formazione del modello nel corso della vita di un prodotto, servizio o processo aziendale è fondamentale per il successo. TFX fornisce framework software e strumenti per implementazioni MLOps complete, rilevando i problemi man mano che i dati e i modelli si evolvono nel tempo.

Stai cercando di ampliare le tue conoscenze sul ML?

TensorFlow è più facile da usare con una comprensione di base dei principi di apprendimento automatico e dei concetti fondamentali. Impara e applica le pratiche di apprendimento automatico fondamentali per sviluppare le tue abilità.

Impara ML

Inizia con programmi di studio curati per migliorare le tue abilità nelle aree ML fondamentali.