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Introduzione a TensorFlow

TensorFlow consente a principianti ed esperti di creare facilmente modelli di apprendimento automatico per desktop, dispositivi mobili, Web e cloud. Consulta le sezioni seguenti per iniziare.

TensorFlow

Scopri le basi di TensorFlow con tutorial per principianti ed esperti per aiutarti a creare il tuo prossimo progetto di machine learning.

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Per JavaScript

Usa TensorFlow.js per creare nuovi modelli di machine learning e distribuire modelli esistenti con JavaScript.

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Per dispositivi mobili e IoT

Esegui l'inferenza con TensorFlow Lite su dispositivi mobili e integrati come Android, iOS, Edge TPU e Raspberry Pi.

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Per la produzione

Distribuisci una pipeline ML pronta per la produzione per la formazione e l'inferenza utilizzando TensorFlow Extended (TFX).

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Ecosistema TensorFlow

TensorFlow fornisce una raccolta di flussi di lavoro per sviluppare e addestrare modelli utilizzando Python o JavaScript e per distribuirli facilmente nel cloud, in locale, nel browser o sul dispositivo, indipendentemente dalla lingua utilizzata.

Caricare e preelaborare i dati
Costruisci, addestra e riutilizza modelli
Distribuire
Sviluppo Python
CPU GPU TPU
TensorFlow
Costruisci pipeline di input TensorFlow
L'API tf.data ti consente di creare pipeline di input complesse da pezzi semplici e riutilizzabili.
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TensorFlow
Costruisci e addestra modelli con Keras
tf.keras è un'API di alto livello per creare e addestrare modelli. Supporta funzionalità specifiche di TensorFlow, come l'esecuzione ansiosa, le pipeline tf.data e gli estimatori.
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TensorFlow
Distribuisci usando Python
Distribuisci su un dispositivo mobile o perimetrale, nel browser o su larga scala utilizzando TensorFlow Serving.
Sviluppo JavaScript
CPU GPU
TensorFlow.js
Utilizza modelli TensorFlow.js, TensorFlow o TFLite preaddestrati ed eseguili sul Web o su altre piattaforme JS.
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Dispositivi perimetrali
CPU GPU RPi
TensorFlow Lite
Distribuisci su dispositivi mobili o incorporati, come Android, iOS e Raspberry Pi
Leggi la guida per gli sviluppatori e scegli un nuovo modello o riqualificane uno esistente, convertilo in un file compresso, caricalo su un dispositivo periferico e quindi ottimizzalo.
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Produzione end-to-end
CPU GPU TPU
TFX
Convalida i dati di input con TF Data Validation
Scopri come utilizzare i componenti TFX per analizzare e trasformare i tuoi dati prima ancora di addestrare un modello.
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TFX
Ingegneria delle funzionalità con TF Transform
Scopri come definire una funzione di pre-elaborazione che trasforma i dati grezzi nei dati utilizzati per addestrare un modello di machine learning e scopri come l'implementazione di Apache Beam viene utilizzata per trasformare i dati convertendo la funzione di pre-elaborazione in una pipeline Beam.
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TFX
Modellazione e formazione
Scopri come addestrare i tuoi modelli in una pipeline TFX come un processo gestito.
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TFX
Comprensione delle prestazioni del modello con l'analisi del modello TF
Scopri come TensorFlow Model Analysis ti consente di eseguire valutazioni del modello nella pipeline TFX e visualizzare i risultati in un notebook Jupyter.
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TFX
Servire modelli con un'API REST con TF Serving
Scopri come TensorFlow Serving ti consente di distribuire nuovi algoritmi ed esperimenti mantenendo la stessa architettura server e le stesse API.
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Strumenti
TensorBoard
TensorBoard è uno strumento per visualizzare formazione e risultati
Con TensorBoard puoi tenere traccia delle metriche degli esperimenti come perdita e accuratezza, visualizzare il grafico del modello, incorporare progetti in uno spazio dimensionale inferiore e altro ancora.
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TensorFlow Hub
TensorFlow Hub è una vasta libreria di modelli esistenti
TensorFlow Hub è una libreria per la pubblicazione, l'individuazione e il consumo di parti riutilizzabili di modelli di machine learning denominate moduli.
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TensorFlow è più facile da usare con una conoscenza di base dei principi e dei concetti fondamentali dell'apprendimento automatico. Impara e applica le pratiche fondamentali di machine learning per sviluppare le tue abilità.

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