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Introducción a TensorFlow

TensorFlow facilita la creación de modelos de aprendizaje automático para computadoras de escritorio, dispositivos móviles, la web y la nube, sin importar si eres principiante o experto. Consulta las secciones que se encuentran a continuación para comenzar.

TensorFlow

Aprende los conceptos fundamentales de TensorFlow con instructivos para principiantes y la ayuda de expertos para crear tu próximo proyecto de aprendizaje automático.

Para JavaScript

Usa TensorFlow.js para crear nuevos modelos de aprendizaje automático y para implementar modelos existentes con JavaScript.

Para dispositivos móviles y de IoT

Ejecuta la inferencia con TensorFlow Lite en dispositivos integrados y móviles como Android, iOS, Edge TPU y Raspberry Pi.

Para producción

Implementa una canalización de AA lista para la producción que esté orientada al entrenamiento y la inferencia empleando TensorFlow Extended (TFX).

Ecosistema de TensorFlow

TensorFlow ofrece una colección de flujos de trabajo para desarrollar y entrenar modelos mediante Python o JavaScript, y poder implementarlos con facilidad en la nube, de forma local, en el navegador o en el dispositivo, más allá del lenguaje que se use.

Carga y procesa datos previamente
Crea, entrena y reutiliza modelos
Implementa
TensorFlow
Crea canalizaciones de entrada de TensorFlow
La API tf.data te permite crear canalizaciones de entrada complejas a partir de piezas simples y reutilizables.
Explorar
TensorFlow
Crea y entrena modelos con Keras
tf.keras es una API de alto nivel para crear y entrenar modelos. Es compatible con las funcionalidades específicas de TensorFlow, como la ejecución inmediata, las canalizaciones tf.data y los estimadores.
Explorar
TensorFlow
Implementa con Python
Implementa en un dispositivo móvil o perimetral, en un navegador o a gran escala con TensorFlow Serving.
TensorFlow.js
Usa modelos previamente entrenados de TensorFlow.js, TensorFlow o TFLite y ejecútalos en la web o en otras plataformas de JS.
TensorFlow Lite
Implementa en dispositivos móviles o incorporados, como Android, iOS y Raspberry Pi
Lee la guía para desarrolladores y elige un modelo nuevo o vuelve a entrenar uno existente, conviértelo a un archivo comprimido, cárgalo en un dispositivo perimetral y, luego, optimízalo.
Explorar
TFX
Valida datos de entrada con la validación de datos de TF
Aprende el proceso para usar componentes de TFX a fin de analizar y transformar tus datos incluso antes de entrenar un modelo.
Explorar
TFX
Ingeniería de atributos con tf.Transform
Aprende a definir una función de procesamiento previo que transforma los datos sin procesar en datos que se usan para entrenar un modelo de aprendizaje automático, y mira cómo se usa la implementación de Apache Beam para transformar los datos mediante la conversión de la función de procesamiento previo en una canalización de Beam.
Explorar
TFX
Modelado y entrenamiento
Aprende a entrenar tus modelos en una canalización de TFX como un proceso administrado.
Explorar
TFX
Comprende el rendimiento de los modelos con el análisis de modelos de TF
Descubre el proceso que usa TensorFlow Model Analysis para realizar evaluaciones de modelos en la canalización de TFX y visualizar los resultados en un notebook de Jupyter.
Explorar
TFX
Deriva modelos con una API de REST con TF Serving
Aprende de qué manera TensorFlow Serving te permite implementar nuevos algoritmos y experimentos mientras mantiene la misma arquitectura de servidor y las mismas API.
Explorar
TensorBoard
TensorBoard es una herramienta para visualizar los entrenamientos y los resultados
Con TensorBoard, puedes hacer un seguimiento de las métricas de experimentos, como la pérdida y la exactitud, visualizar el grafo del modelo, proyectar incorporaciones en un espacio dimensional más bajo y mucho más.
Explorar
TensorFlow Hub
TensorFlow Hub es una gran biblioteca de modelos existentes
TensorFlow Hub es una biblioteca para la publicación, el descubrimiento y el consumo de partes reutilizables de modelos de aprendizaje automático llamadas módulos.
Explorar

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TensorFlow es más fácil de usar si se cuenta con un conocimiento básico de los principios y conceptos centrales del aprendizaje automático. Aprende y aplica prácticas fundamentales de aprendizaje automático para desarrollar tus habilidades.

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