Google अश्वेत समुदायों के लिए नस्लीय इक्विटी को आगे बढ़ाने के लिए प्रतिबद्ध है। देखो कैसे।
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TensorFlow का परिचय

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।

TensorFlow

शुरुआती और विशेषज्ञों के लिए ट्यूटोरियल के साथ TensorFlow की नींव जानें, जिससे आपको अपनी अगली मशीन सीखने की परियोजना बनाने में मदद मिल सके।

जावास्क्रिप्ट के लिए

नई मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और जावास्क्रिप्ट के साथ मौजूदा मॉडल को तैनात करने के लिए TensorFlow.js का उपयोग करें।

मोबाइल और IoT के लिए

मोबाइल पर TensorFlow Lite और Android, iOS, Edge TPU, और रास्पबेरी पाई जैसे एम्बेडेड उपकरणों के साथ भागो।

उत्पादन के लिए

TensorFlow Extended (TFX) का उपयोग करके प्रशिक्षण के लिए उत्पादन-तैयार एमएल पाइपलाइन की तैनाती करें।

TensorFlow के लिए स्विफ्ट

TensorFlow के लिए स्विफ्ट के साथ सीधे एकीकरण करें, गहरी सीखने और विभेदक प्रोग्रामिंग के लिए अगली पीढ़ी का मंच।

TensorFlow पारिस्थितिकी तंत्र

TensorFlow पायथन, जावास्क्रिप्ट, या स्विफ्ट का उपयोग करके मॉडल को विकसित करने और प्रशिक्षित करने के लिए वर्कफ़्लोज़ का एक संग्रह प्रदान करता है, और आसानी से क्लाउड पर, ब्राउज़र में, या ऑन-डिवाइस डिवाइस पर कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप किस भाषा का उपयोग करते हैं।

लोड और प्रीप्रोसेस डेटा
निर्माण, ट्रेन और पुन: उपयोग मॉडल
तैनाती
अजगर का विकास
CPU GPU TPU
TensorFlow
TensorFlow Input पाइपलाइन का निर्माण
Tf.data API आपको सरल, पुन: प्रयोज्य टुकड़ों से जटिल इनपुट पाइपलाइन बनाने में सक्षम बनाता है।
अन्वेषण करना
TensorFlow
केर का उपयोग करके मॉडल बनाएं और प्रशिक्षित करें
tf.keras मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने के लिए एक उच्च-स्तरीय एपीआई है। यह TensorFlow- विशिष्ट कार्यक्षमता का समर्थन करता है, जैसे कि उत्सुक निष्पादन, tf.data पाइपलाइन और अनुमानक।
अन्वेषण करना
TensorFlow
पायथन का उपयोग कर तैनात करें
मोबाइल या एज डिवाइस पर, ब्राउज़र में, या टेन्सरफ्लो सर्विंग का उपयोग करके पैमाने पर तैनात करें।
जावास्क्रिप्ट विकास
CPU GPU TPU
TensorFlow.js
पायथन मॉडल आयात करें, या जावास्क्रिप्ट में एक लिखें
पाइथन से प्रीटेन्स्ड मॉडल को TensorFlow.js में बदलना सीखें, साथ ही जावास्क्रिप्ट में सीधे मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने का तरीका जानें।
अन्वेषण करना
TensorFlow.js
ब्राउज़र या Node.js में तैनात करें
ब्राउज़र में TensorFlow.js मॉडल को नोड, js, या Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर परिनियोजित करने का तरीका जानें।
अन्वेषण करना
तेजी से विकास
CPU GPU TPU
TensorFlow के लिए स्विफ्ट (बीटा में)
मूल रूप से स्विफ्ट (बीटा) में मॉडल विकसित करें
स्विफ्ट डिफरेंशियल प्रोग्रामिंग का उपयोग करना एक सामान्य-प्रयोजन प्रोग्रामिंग भाषा में प्रथम श्रेणी के समर्थन के लिए अनुमति देता है। फ़ंक्शंस के डेरिवेटिव लें, और एक पल में कस्टम डेटा संरचनाओं को अलग-अलग करें। जानें कि स्विफ्ट एपीआई आपको सभी निम्न-स्तरीय TensorFlow ऑपरेटरों के लिए पारदर्शी पहुंच कैसे देते हैं।
अन्वेषण करना
किनारे के उपकरण
सीपीयू जीपीयू आरपीआई
TensorFlow Lite
एंड्रॉइड, आईओएस और रास्पबेरी पाई जैसे मोबाइल या एम्बेडेड उपकरणों पर निर्भर करें
डेवलपर गाइड पढ़ें और एक नया मॉडल चुनें या किसी मौजूदा को फिर से चुनें, इसे एक संपीड़ित फ़ाइल में परिवर्तित करें, इसे एक किनारे डिवाइस पर लोड करें, और फिर इसे अनुकूलित करें।
अन्वेषण करना
अंत-से-अंत उत्पादन
CPU GPU TPU
TFX
TF डेटा सत्यापन के साथ इनपुट डेटा को मान्य करें
किसी मॉडल को प्रशिक्षित करने से पहले अपने डेटा का विश्लेषण और रूपांतरण करने के लिए TFX घटकों का उपयोग कैसे करें।
अन्वेषण करना
TFX
TF ट्रांसफ़ॉर्म के साथ फ़ीचर इंजीनियरिंग
मशीन सीखने के मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा में कच्चे डेटा को बदलने वाले प्रीप्रोसेसिंग फ़ंक्शन को परिभाषित करना सीखें, और देखें कि प्रीप्रोसेसिंग फ़ंक्शन को बीम पाइप लाइन में परिवर्तित करके डेटा को बदलने के लिए अपाचे बीम कार्यान्वयन का उपयोग कैसे किया जाता है।
अन्वेषण करना
TFX
मॉडलिंग और प्रशिक्षण
एक प्रबंधित प्रक्रिया के रूप में अपने मॉडल को TFX पाइपलाइन में प्रशिक्षित करना सीखें।
अन्वेषण करना
TFX
TF मॉडल विश्लेषण के साथ मॉडल प्रदर्शन को समझना
देखें कि कैसे TensorFlow मॉडल विश्लेषण आपको TFX पाइपलाइन में मॉडल मूल्यांकन करने और एक बृहस्पति नोटबुक में परिणामों की कल्पना करने की अनुमति देता है।
अन्वेषण करना
TFX
TF सेवा के साथ REST API वाले मॉडल परोसें
जानें कि कैसे TensorFlow सर्व करने से आप एक ही सर्वर आर्किटेक्चर और एपीआई को बनाए रखते हुए नए एल्गोरिदम और प्रयोगों को तैनात कर सकते हैं।
अन्वेषण करना
उपकरण
TensorBoard
TensorBoard प्रशिक्षण और परिणामों की कल्पना करने का एक उपकरण है
TensorBoard के साथ आप नुकसान और सटीकता जैसे प्रयोग मैट्रिक्स को ट्रैक कर सकते हैं, मॉडल ग्राफ की कल्पना कर सकते हैं, एक कम आयामी स्थान पर प्रोजेक्ट एम्बेडिंग, और बहुत कुछ कर सकते हैं।
अन्वेषण करना
टेंसोरफ्लो हब
TensorFlow Hub मौजूदा मॉडलों का एक व्यापक पुस्तकालय है
TensorFlow हब मशीन लर्निंग मॉडल के पुन: प्रयोज्य भागों के प्रकाशन, खोज और खपत के लिए एक पुस्तकालय है, जिसे मॉड्यूल कहा जाता है।
अन्वेषण करना

अपने एमएल ज्ञान का विस्तार करने के लिए खोज रहे हैं?

TensorFlow मशीन सीखने के सिद्धांतों और मूल अवधारणाओं की एक बुनियादी समझ के साथ उपयोग करना आसान है। अपने कौशल को विकसित करने के लिए मौलिक मशीन लर्निंग प्रथाओं को जानें और लागू करें।

एमएल जानें

मूलभूत एमएल क्षेत्रों में अपने कौशल में सुधार करने के लिए क्यूरेटिड क्यूरिकुलम के साथ शुरू करें।