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Introduction à TensorFlow

Avec TensorFlow, il est plus facile aux débutants comme aux experts de créer des modèles de machine learning pour des ordinateurs de bureau, des appareils mobiles, le Web ou le cloud. Consultez les sections ci-dessous pour vous lancer.

TensorFlow

Découvrez les bases de TensorFlow avec des tutoriels destinés aux débutants ou aux experts pour vous aider à créer votre prochain projet de machine learning.

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Pour JavaScript

Utilisez TensorFlow.js pour créer de nouveaux modèles de machine learning et déployer des modèles existants avec JavaScript.

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Pour mobiles et IoT

Exécutez des inférences avec TensorFlow Lite sur mobiles et systèmes intégrés tels que des appareils Android, iOS, Edge TPU et Raspberry Pi.

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Pour la production

Déployez un pipeline de machine learning prêt pour la production pour effectuer des tâches d'entraînement et d'inférence avec TensorFlow Extended (TFX).

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Écosystème TensorFlow

Avec TensorFlow, vous avez accès à un ensemble de workflows pour développer et entraîner des modèles en Python ou JavaScript, et pour déployer facilement ces modèles dans le cloud, sur site, dans le navigateur ou sur des appareils, quel que soit le langage utilisé.

Charger et prétraiter les données
Créer, entraîner et réutiliser des modèles
Déployer
Développement Python
CPU GPU TPU
TensorFlow
Créer des pipelines d'entrée TensorFlow
L'API tf.data permet de créer des pipelines d'entrée complexes à partir d'éléments simples réutilisables.
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TensorFlow
Créer et entraîner des modèles avec Keras
tf.keras est une API de haut niveau permettant de créer et d'entraîner des modèles. Cette API est compatible avec les fonctionnalités TensorFlow, y compris l'exécution eager, les pipelines tf.data et les Estimators.
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TensorFlow
Déployer des modèles avec Python
Déployez des modèles sur des appareils mobiles ou Edge, dans le navigateur ou à grande échelle avec TensorFlow Serving.
Développement JavaScript
CPU GPU
TensorFlow.js
Utilisez des modèles TensorFlow.js, TensorFlow ou TFLite pré-entraînés et exécutez-les sur le Web ou sur d'autres plates-formes JavaScript.
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Appareils de périphérie
CPU GPU RPi
TensorFlow Lite
Déployer des modèles sur des systèmes mobiles ou intégrés, tels qu'Android, iOS et Raspberry Pi
Consultez le guide du développeur et choisissez un nouveau modèle ou ré-entraînez un modèle existant. Convertissez ensuite votre modèle en un fichier compressé, avant de le charger sur un appareil Edge et de l'optimiser.
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Production de bout en bout
CPU GPU TPU
TFX
Valider les données d'entrée avec TensorFlow Data Validation
Apprenez à utiliser les composants TFX pour analyser et transformer vos données avant même d'entraîner un modèle.
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TFX
Extraire les caractéristiques avec TF Transform
Apprenez à définir une fonction de prétraitement qui transforme les données brutes en données d'entraînement pour un modèle de machine learning. Découvrez également comment transformer des données en convertissant cette fonction en pipeline Beam avec Apache Beam.
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TFX
Entraîner un modèle
Découvrez comment entraîner vos modèles dans un pipeline TFX en tant que processus géré.
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TFX
Analyser les performances d'un modèle avec TF Model Analysis
Découvrez comment évaluer un modèle dans le pipeline TFX et visualiser les résultats dans un notebook Jupyter grâce à TensorFlow Model Analysis.
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TFX
Diffuser des modèles avec une API REST et TF Serving
Découvrez comment, grâce à TensorFlow Serving, vous pouvez déployer de nouveaux algorithmes et tests sans changer d'architecture de serveur ni d'API.
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Outils
TensorBoard
TensorBoard est un outil de visualisation de l'entraînement et des résultats
Avec TensorBoard, vous pouvez suivre des métriques de test, comme la perte et la justesse, visualiser le graphe du modèle, projeter des représentations vectorielles continues dans un espace de dimension inférieure, et bien plus encore.
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TensorFlow Hub
TensorFlow Hub est une bibliothèque offrant un large choix de modèles
TensorFlow Hub est une bibliothèque conçue pour favoriser la publication, la découverte et l'exploitation de parties réutilisables de modèles de machine learning (ou "modules").
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Vous souhaitez approfondir vos connaissances sur le ML ?

Il est plus facile d'utiliser TensorFlow lorsqu'on comprend les principes de base et les principaux concepts du machine learning. Apprenez et appliquez les pratiques fondamentales du ML afin de développer vos compétences.

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