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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.

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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 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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Swift per TensorFlow

Integrazione diretta con Swift per TensorFlow, la piattaforma di nuova generazione per il deep learning e la programmazione differenziabili.

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Ecosistema TensorFlow

TensorFlow fornisce una raccolta di flussi di lavoro per sviluppare e addestrare modelli utilizzando Python, JavaScript o Swift 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 elementi semplici e riutilizzabili.
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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.
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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.
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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.
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Sviluppo rapido
CPU GPU TPU
Swift per TensorFlow (in beta)
Sviluppa modelli in modo nativo in Swift (beta)
L'utilizzo della programmazione differenziabili Swift consente un supporto di prima classe in un linguaggio di programmazione generico. Prendi derivati ​​di 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.
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Dispositivi Edge
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 riqualifica uno esistente, convertilo in un file compresso, caricalo su un dispositivo periferico e 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
Progettazione di 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 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 TensorFlow Model Analysis consente di eseguire valutazioni del modello nella pipeline TFX e visualizzare i risultati in un notebook Jupyter.
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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 conoscenza 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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