Google is committed to advancing racial equity for Black communities. See how.

מבוא ל- TensorFlow

TensorFlow מקל על מתחילים ומומחים ליצור מודלים ללימוד מכונה לשולחן העבודה, הנייד, האינטרנט והענן. עיין בסעיפים למטה כדי להתחיל.

TensorFlow

למד את היסוד של TensorFlow עם מדריכים למתחילים ומומחים שיעזרו לך ליצור את פרויקט למידת המכונה הבא שלך.

ל- JavaScript

השתמש ב- TensorFlow.js כדי ליצור מודלים חדשים ללימוד מכונה ולפרוס מודלים קיימים עם JavaScript.

למובייל ו- IoT

הפעל מסקנות עם TensorFlow Lite במכשירים ניידים ומכשירים משובצים כמו Android, iOS, Edge TPU ו- Raspberry Pi.

להפקה

פרוס צינור ML מוכן לייצור לאימונים והסקות באמצעות TensorFlow Extended (TFX).

מערכת אקולוגית TensorFlow

TensorFlow מספק אוסף של זרימות עבודה לפיתוח והכשרה של מודלים באמצעות Python או JavaScript, וכדי לפרוס אותם בקלות בענן, באתר, בדפדפן או במכשיר ולא משנה באיזו שפה אתה משתמש.

טען ועיבד נתונים מראש
בנה, התאמן ושימוש חוזר במודלים
לפרוס
פיתוח פיתון
מעבד מעבד GPU TPU
TensorFlow
בנה צינורות קלט של TensorFlow
ממשק ה- API של tf.data מאפשר לבנות צינורות קלט מורכבים מחתיכות פשוטות לשימוש רב פעמי.
לַחקוֹר
TensorFlow
בנה ואמן מודלים באמצעות Keras
tf.keras הוא ממשק API ברמה גבוהה לבניית והכשרת מודלים. הוא תומך בפונקציונליות ספציפית ל- TensorFlow, כגון ביצוע להוט, צינורות tf.data ואומדנים.
לַחקוֹר
TensorFlow
פרוס באמצעות Python
פרוס במכשיר נייד או קצה, בדפדפן או בקנה מידה באמצעות הגשת TensorFlow.
פיתוח JavaScript
מעבד GPU
TensorFlow.js
השתמש בדגמי TensorFlow.js, TensorFlow או TFLite המאושרים מראש והפעל אותם באינטרנט או בפלטפורמות JS אחרות.
מכשירי Edge
מעבד GPU RPi
TensorFlow Lite
פרוס במכשירים ניידים או משובצים, כמו אנדרואיד, iOS ו- Raspberry Pi
קרא את המדריך למפתחים ובחר דגם חדש או הכשר מחדש אחד קיים, המיר אותו לקובץ דחוס, טען אותו על מכשיר קצה ואז בצע אופטימיזציה.
לַחקוֹר
הפקה מקצה לקצה
מעבד GPU TPU
TFX
אמת את נתוני הקלט באמצעות אימות נתונים של TF
ראה כיצד להשתמש ברכיבי TFX כדי לנתח ולהפוך את הנתונים שלך לפני שאתה בכלל מאמן מודל.
לַחקוֹר
TFX
הנדסת תכונות עם TF Transform
למד כיצד להגדיר פונקציית עיבוד מקדים ההופכת נתונים גולמיים לנתונים המשמשים לאימון מודל למידת מכונה, וראה כיצד מיושם Apache Beam משמש להפיכת נתונים על ידי המרת פונקציית העיבוד המקדים לצינור Beam.
לַחקוֹר
TFX
דוגמנות והדרכה
למד כיצד לאמן את הדגמים שלך בצינור TFX כתהליך מנוהל.
לַחקוֹר
TFX
הבנת ביצועי המודל באמצעות ניתוח מודל TF
ראה כיצד ניתוח מודלים של TensorFlow מאפשר לך לבצע הערכות מודלים בצינור TFX ולהמחיש את התוצאות במחברת Jupyter.
לַחקוֹר
TFX
מגישים דגמים עם ממשק API REST עם הגשת TF
למד כיצד TensorFlow Serving מאפשר לך לפרוס אלגוריתמים וניסויים חדשים תוך שמירה על אותה ארכיטקטורת שרתים ו- API.
לַחקוֹר
כלים
TensorBoard
TensorBoard הוא כלי להמחשת אימונים ותוצאות
באמצעות TensorBoard תוכלו לעקוב אחר מדדי ניסוי כמו אובדן ודיוק, לדמיין את גרף המודל, הטמעת פרויקטים למרחב ממדי נמוך יותר ועוד.
לַחקוֹר
רכזת TensorFlow
TensorFlow Hub הוא ספרייה נרחבת של דגמים קיימים
TensorFlow Hub היא ספרייה לפרסום, גילוי וצריכה של חלקים לשימוש חוזר במודלים של למידת מכונה הנקראים מודולים.
לַחקוֹר

מעוניין להרחיב את הידע שלך ב- ML?

קל יותר להשתמש ב- TensorFlow עם הבנה בסיסית של עקרונות למידת מכונה ומושגי ליבה. למד ויישם שיטות בסיסיות של למידת מכונה כדי לפתח את כישוריך.

למד ML

התחל עם תוכניות לימוד מאוגרות כדי לשפר את כישוריך בתחומי ML בסיסיים.