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Introduzione a TensorFlow

TensorFlow consente a principianti ed esperti di creare facilmente modelli di machine learning per desktop, dispositivi mobili, web e cloud. Vedere le sezioni seguenti per iniziare.

TensorFlow

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

Per saperne di più

Per JavaScript

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

Per saperne di più

Per dispositivi mobili e IoT

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

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Per la produzione

Distribuisci una pipeline ML pronta per la produzione per l'addestramento 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.

Carica ed elabora i dati
Costruisci, addestra e riutilizza i modelli
Distribuisci
Sviluppo Python
CPU GPU TPU
TensorFlow
Crea pipeline di input TensorFlow
L'API tf.data consente di creare pipeline di input complesse da parti semplici e riutilizzabili.
Esplorare
TensorFlow
Costruisci e addestra modelli utilizzando Keras
tf.keras è un'API di alto livello per creare e addestrare modelli. Supporta funzionalità specifiche di TensorFlow, come l'esecuzione ansiosa, pipeline tf.data e stimatori.
Esplorare
TensorFlow
Distribuisci utilizzando Python
Distribuisci su un dispositivo mobile o perimetrale, 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 modelli pre-addestrati da Python a TensorFlow.js, nonché a creare e addestrare modelli direttamente in JavaScript.
Esplorare
TensorFlow.js
Distribuisci nel browser o Node.js
Scopri come distribuire i modelli TensorFlow.js nel browser, su node.js o sulla piattaforma Google Cloud.
Esplorare
Dispositivi Edge
CPU GPU RPi
TensorFlow Lite
Distribuisci su dispositivi mobili o incorporati, come Android, iOS e Raspberry Pi
Leggi la guida per sviluppatori e scegli un nuovo modello o riqualifica uno esistente, convertilo in un file compresso, caricalo su un dispositivo periferico e quindi ottimizzalo.
Esplorare
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
Feature engineering con TF Transform
Scopri come definire una funzione di pre-elaborazione che trasforma i dati grezzi nei dati utilizzati per addestrare un modello di apprendimento automatico e guarda come l'implementazione di Apache Beam viene utilizzata per trasformare i dati convertendo la funzione di pre-elaborazione in una pipeline Beam.
Esplorare
TFX
Modellazione e formazione
Scopri come addestrare i tuoi modelli in una pipeline TFX come processo gestito.
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TFX
Comprensione delle prestazioni del modello con l'analisi del modello TF
Scopri come l'analisi del modello TensorFlow ti consente di eseguire valutazioni del modello nella pipeline TFX e visualizzare i risultati in un notebook Jupyter.
Esplorare
TFX
Servi i modelli con un'API REST con TF Serving
Scopri come TensorFlow Serving ti consente di distribuire nuovi algoritmi ed esperimenti mantenendo la stessa architettura del server e le stesse API.
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Utensili
TensorBoard
TensorBoard è uno strumento per visualizzare la formazione e i risultati
Con TensorBoard puoi tenere traccia delle metriche dell'esperimento 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, 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 e dei concetti fondamentali del machine learning. Impara e applica le pratiche fondamentali di machine learning per sviluppare le tue capacità.

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