จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ

บทนำสู่ TensorFlow

TensorFlow ทำให้ง่ายสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้เชี่ยวชาญในการสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับเดสก์ท็อป อุปกรณ์เคลื่อนที่ เว็บ และคลาวด์ ดูหัวข้อด้านล่างเพื่อเริ่มต้น

TensorFlow

เรียนรู้พื้นฐานของ TensorFlow ด้วยบทช่วยสอนสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้เชี่ยวชาญเพื่อช่วยคุณสร้างโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงครั้งต่อไป

เรียนรู้เพิ่มเติม

สำหรับเว็บ

ใช้ TensorFlow.js เพื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องใหม่และปรับใช้โมเดลที่มีอยู่ด้วย JavaScript

เรียนรู้เพิ่มเติม

สำหรับมือถือ & Edge

ทำการอนุมานด้วย TensorFlow Lite บนมือถือและอุปกรณ์ฝังตัว เช่น Android, iOS, Edge TPU และ Raspberry Pi

เรียนรู้เพิ่มเติม

สำหรับการผลิต

ปรับใช้ไปป์ไลน์ ML ที่พร้อมใช้งานจริงสำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานโดยใช้ TFX

เรียนรู้เพิ่มเติม

แพลตฟอร์มแบบ end-to-end สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง

เตรียมและโหลดข้อมูลสำหรับผลลัพธ์ ML ที่ประสบความสำเร็จ

ข้อมูลสามารถเป็นปัจจัยที่สำคัญที่สุดในความสำเร็จของความพยายาม ML ของคุณ TensorFlow นำเสนอเครื่องมือข้อมูลที่หลากหลายเพื่อช่วยคุณรวม ล้างข้อมูล และประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าตามขนาด:

นอกจากนี้ เครื่องมือ AI ที่รับผิดชอบ ยังช่วยให้คุณค้นพบและขจัดความลำเอียงในข้อมูลของคุณเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ยุติธรรมและมีจริยธรรมจากแบบจำลองของคุณ

ลองใช้ใน Colab

โหลดและประมวลผลชุดข้อมูลภาพล่วงหน้า ตรวจสอบและแสดงภาพชุดข้อมูล

สร้างและปรับแต่งโมเดลด้วยระบบนิเวศ TensorFlow

สำรวจระบบนิเวศทั้งหมดที่สร้างขึ้นบน เฟรมเวิร์กหลัก ที่ปรับปรุงการสร้างแบบจำลอง การฝึกอบรม และการส่งออก TensorFlow รองรับการฝึกอบรมแบบกระจาย การทำซ้ำโมเดลทันที และการดีบักอย่างง่ายด้วย Keras และอีกมากมาย เครื่องมือเช่น Model Analysis และ TensorBoard ช่วยคุณติดตามการพัฒนาและปรับปรุงผ่านวงจรชีวิตของโมเดลของคุณ

เพื่อช่วยคุณในการเริ่มต้น ค้นหาคอลเล็กชันของโมเดลที่ฝึกอบรมล่วงหน้าที่ TensorFlow Hub จาก Google และชุมชน หรือการนำโมเดลการวิจัยที่ล้ำสมัยไปใช้ใน Model Garden ไลบรารีของส่วนประกอบระดับสูงเหล่านี้ช่วยให้คุณสามารถใช้โมเดลที่มีประสิทธิภาพ และปรับแต่งข้อมูลใหม่หรือปรับแต่งให้ทำงานใหม่ได้

ลองใช้ใน Colab

ฝึกโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อจำแนกภาพ ฝึกตัวแยกประเภทรูปภาพใหม่ด้วยการเรียนรู้การถ่ายโอน

ปรับใช้โมเดลบนอุปกรณ์ ในเบราว์เซอร์ ในองค์กร หรือในคลาวด์

TensorFlow มอบความสามารถที่แข็งแกร่งในการปรับใช้โมเดลของคุณในทุกสภาพแวดล้อม - เซิร์ฟเวอร์ อุปกรณ์ Edge เบราว์เซอร์ อุปกรณ์พกพา ไมโครคอนโทรลเลอร์ ซีพียู GPU และ FPGA TensorFlow Serving สามารถเรียกใช้โมเดล ML ในระดับการผลิตบนโปรเซสเซอร์ที่ล้ำหน้าที่สุดในโลก รวมถึงหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU) แบบกำหนดเองของ Google

หากคุณต้องการวิเคราะห์ข้อมูลใกล้กับแหล่งที่มาเพื่อลดเวลาแฝงและปรับปรุงความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เฟรมเวิ ร์ก TensorFlow Lite ช่วยให้คุณเรียกใช้โมเดลบนอุปกรณ์พกพา อุปกรณ์ Edge Computing และแม้แต่ไมโครคอนโทรลเลอร์ และเฟรมเวิ ร์ก TensorFlow.js ช่วยให้คุณเรียกใช้แมชชีนเลิร์นนิงด้วย แค่เว็บเบราว์เซอร์

ลองใช้ใน Colab

ให้บริการแบบจำลองด้วย TensorFlow Serving

ใช้ MLO สำหรับการผลิต ML

แพลตฟอร์ม TensorFlow ช่วยให้คุณใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการทำงานอัตโนมัติของข้อมูล การติดตามโมเดล การตรวจสอบประสิทธิภาพ และการฝึกโมเดลใหม่

การใช้เครื่องมือระดับการผลิตเพื่อทำให้เป็นอัตโนมัติและติดตามการฝึกอบรมแบบจำลองตลอดอายุการใช้งานของผลิตภัณฑ์ บริการ หรือกระบวนการทางธุรกิจมีความสำคัญต่อความสำเร็จ TFX มีเฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์และเครื่องมือสำหรับการปรับใช้ MLOps เต็มรูปแบบ ตรวจจับปัญหาเมื่อข้อมูลและโมเดลของคุณมีวิวัฒนาการเมื่อเวลาผ่านไป

ลองใช้ใน Colab

สร้างและเรียกใช้ไปป์ไลน์ TFX อย่างง่าย ติดตามเชื้อสายด้วย ML Metadata

ต้องการขยายความรู้ ML ของคุณหรือไม่

TensorFlow ใช้งานง่ายขึ้นด้วยความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับหลักการการเรียนรู้ของเครื่องและแนวคิดหลัก เรียนรู้และใช้หลักปฏิบัติการเรียนรู้ของเครื่องขั้นพื้นฐานเพื่อพัฒนาทักษะของคุณ

เรียนรู้ML

เริ่มต้นด้วยหลักสูตรที่รวบรวมไว้เพื่อพัฒนาทักษะของคุณในด้าน ML พื้นฐาน

เรียนรู้เพิ่มเติม

เริ่มต้นใช้งาน TensorFlow

สำรวจบทช่วยสอน