TensorFlow शुरुआती और विशेषज्ञों के लिए डेस्कटॉप, मोबाइल, वेब और क्लाउड के लिए मशीन लर्निंग मॉडल बनाना आसान बनाता है। आरंभ करने के लिए नीचे दिए गए अनुभाग देखें।
टेंसरफ्लो
अपने अगले मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट को बनाने में मदद करने के लिए शुरुआती और विशेषज्ञों के लिए ट्यूटोरियल के साथ TensorFlow की नींव जानें।
TensorFlow पायथन या जावास्क्रिप्ट का उपयोग करके मॉडल विकसित करने और प्रशिक्षित करने के लिए वर्कफ़्लो का एक संग्रह प्रदान करता है, और क्लाउड में, ऑन-प्रिमाइसेस, ब्राउज़र में या डिवाइस पर आसानी से तैनात करने के लिए, चाहे आप किसी भी भाषा का उपयोग करें।
लोड और प्रीप्रोसेस डेटा
मॉडल बनाएं, प्रशिक्षित करें और पुन: उपयोग करें
तैनात करना
पायथन विकास
सीपीयू जीपीयू टीपीयू
टेंसरफ्लो
TensorFlow इनपुट पाइपलाइन बनाएँ
tf.data API आपको सरल, पुन: प्रयोज्य टुकड़ों से जटिल इनपुट पाइपलाइन बनाने में सक्षम बनाता है।
tf.keras मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने के लिए एक उच्च स्तरीय एपीआई है। यह TensorFlow-विशिष्ट कार्यक्षमता का समर्थन करता है, जैसे उत्सुक निष्पादन, tf.data पाइपलाइन और अनुमानक।
Android, iOS और रास्पबेरी पाई जैसे मोबाइल या एम्बेडेड डिवाइस पर परिनियोजित करें
डेवलपर मार्गदर्शिका पढ़ें और एक नया मॉडल चुनें या किसी मौजूदा मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करें, उसे एक संपीड़ित फ़ाइल में कनवर्ट करें, उसे एक एज डिवाइस पर लोड करें, और फिर इसे अनुकूलित करें।
मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए गए डेटा में कच्चे डेटा को बदलने वाले प्रीप्रोसेसिंग फ़ंक्शन को परिभाषित करना सीखें, और देखें कि कैसे अपाचे बीम कार्यान्वयन का उपयोग प्रीप्रोसेसिंग फ़ंक्शन को बीम पाइपलाइन में परिवर्तित करके डेटा को बदलने के लिए किया जाता है।
TensorBoard प्रशिक्षण और परिणामों की कल्पना करने का एक उपकरण है
TensorBoard के साथ आप हानि और सटीकता जैसे प्रयोग मेट्रिक्स को ट्रैक कर सकते हैं, मॉडल ग्राफ़ की कल्पना कर सकते हैं, कम आयामी स्थान पर प्रोजेक्ट एम्बेडिंग कर सकते हैं, और बहुत कुछ कर सकते हैं।
मशीन सीखने के सिद्धांतों और मूल अवधारणाओं की बुनियादी समझ के साथ TensorFlow का उपयोग करना आसान है। अपने कौशल को विकसित करने के लिए मौलिक मशीन लर्निंग प्रथाओं को सीखें और लागू करें।
