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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.

Per saperne di più

Per JavaScript

Utilizzare TensorFlow.js per creare nuovi modelli di apprendimento automatico e distribuire modelli esistenti con JavaScript.

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Per dispositivi mobili e IoT

Inferenza con TensorFlow Lite su dispositivi mobili e integrati come Android, iOS, Edge TPU e Raspberry Pi.

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Per la produzione

Distribuire una pipeline ML pronta per la produzione per l'addestramento e l'inferenza usando TensorFlow Extended (TFX).

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Swift per TensorFlow

Integrazione diretta con Swift per TensorFlow, la piattaforma di prossima generazione per l'apprendimento profondo e la programmazione differenziata.

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Ecosistema TensorFlow

TensorFlow offre una raccolta di flussi di lavoro per sviluppare e formare modelli utilizzando Python, JavaScript o Swift e per implementare facilmente nel cloud, on-prem, nel browser o sul dispositivo, indipendentemente dalla lingua che si utilizza.

Caricare e preelaborare i dati
Costruisci, addestra e riutilizza modelli
Deploy
Sviluppo Python
CPU GPU TPU
tensorflow
Costruire pipeline di input TensorFlow
L'API tf.data consente di creare pipeline di input complesse da pezzi semplici e riutilizzabili.
Esplorare
tensorflow
Costruisci e addestra modelli usando Keras
tf.keras è un'API di alto livello per costruire e formare modelli. Supporta funzionalità specifiche di TensorFlow, come esecuzione ansiosa, pipeline dati tf e stimatori.
Esplorare
tensorflow
Distribuisci usando Python
Distribuisci su un dispositivo mobile o periferico, nel browser o su larga scala utilizzando TensorFlow Serving.
Sviluppo JavaScript
CPU GPU TPU
TensorFlow.js
Importa un modello Python o scrivine uno in JavaScript
Impara a convertire i modelli predefiniti da Python a TensorFlow.js, oltre a come costruire e addestrare i modelli direttamente in JavaScript.
Esplorare
TensorFlow.js
Distribuire nel browser o Node.js
Scopri come distribuire i modelli TensorFlow.js nel browser, su node.js o sulla piattaforma Google Cloud.
Esplorare
Sviluppo rapido
CPU GPU TPU
Swift per TensorFlow (in beta)
Sviluppa modelli nativamente in Swift (beta)
L'uso della programmazione differenziabile Swift consente un supporto di prima classe in un linguaggio di programmazione generico. Prendi le derivate delle funzioni e rendi le strutture di dati personalizzate differenziabili in un istante. Scopri come le API Swift ti danno accesso trasparente a tutti gli operatori TensorFlow di basso livello.
Esplorare
Dispositivi Edge
CPU GPU RPi
TensorFlow Lite
Distribuisci su dispositivi mobili o incorporati, come Android, iOS e Raspberry Pi
Leggere la guida per sviluppatori e scegliere un nuovo modello o riqualificarne uno esistente, convertirlo in un file compresso, caricarlo su un dispositivo periferico e quindi ottimizzarlo.
Esplorare
Produzione end-to-end
CPU GPU TPU
TFX
Convalida i dati di input con la convalida dei dati TF
Scopri come utilizzare i componenti TFX per analizzare e trasformare i tuoi dati prima ancora di addestrare un modello.
Esplorare
TFX
Ingegnerizzazione delle funzionalità con TF Transform
Scopri come definire una funzione di preelaborazione che trasforma i dati grezzi nei dati utilizzati per addestrare un modello di apprendimento automatico e scopri come viene utilizzata l'implementazione di Apache Beam per trasformare i dati convertendo la funzione di preelaborazione in una pipeline Beam.
Esplorare
TFX
Modellistica e formazione
Scopri come addestrare i tuoi modelli in una pipeline TFX come processo gestito.
Esplorare
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 di visualizzare i risultati in un notebook Jupyter.
Esplorare
TFX
Servire i modelli con un'API REST con servizio TF
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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Utensili
TensorBoard
TensorBoard è uno strumento per visualizzare formazione e risultati
Con TensorBoard puoi tenere traccia delle metriche dell'esperimento come perdita e precisione, visualizzare il grafico del modello, proiettare gli incastri in uno spazio dimensionale inferiore e altro ancora.
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Hub TensorFlow
TensorFlow Hub è una vasta libreria di modelli esistenti
TensorFlow Hub è una libreria per la pubblicazione, la scoperta e il consumo di parti riutilizzabili di modelli di machine learning chiamati moduli.
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TensorFlow è più facile da usare con una comprensione di base dei principi di apprendimento automatico e dei concetti chiave. Impara e applica le pratiche di apprendimento automatico fondamentali per sviluppare le tue abilità.

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