Google is committed to advancing racial equity for Black communities. See how.

היכרות עם TensorFlow

TensorFlow מקל על מתחילים ומומחים ליצור מודלים של למידת מכונה לשולחן העבודה, הנייד, האינטרנט והענן. עיין בסעיפים שלהלן כדי להתחיל.

TensorFlow

למד את הבסיס של TensorFlow עם הדרכות למתחילים ולמומחים שיעזרו לך ליצור את פרויקט למידת המכונה הבא שלך.

עבור JavaScript

השתמש ב- TensorFlow.js ליצירת מודלים חדשים של למידת מכונה ופריסת מודלים קיימים עם JavaScript.

עבור Mobile & IoT

הפעל מסקנות עם TensorFlow Lite במכשירים ניידים ומוטבעים כמו Android, iOS, Edge TPU ו- Raspberry Pi.

לייצור

לפרוס צינור ML מוכן לייצור להכשרה ולהסקת מסקנות באמצעות TensorFlow Extended (TFX).

המערכת האקולוגית TensorFlow

TensorFlow מספק אוסף של זרימות עבודה לפיתוח והכשרת מודלים באמצעות Python או JavaScript, ופריסה קלה בענן, באתר, בדפדפן או במכשיר, לא משנה באיזו שפה אתה משתמש.

טען ונתוני עיבוד מוקדם
בנה, אימן ושימוש חוזר בדגמים
לפרוס
פיתוח פיתון
מעבד GPU TPU
TensorFlow
בנה צינורות קלט של TensorFlow
ממשק ה- tf.data מאפשר לך לבנות צינורות קלט מורכבים מחלקים פשוטים לשימוש חוזר.
לַחקוֹר
TensorFlow
בנה והכשיר מודלים באמצעות Keras
tf.keras הוא ממשק API ברמה גבוהה לבניית והכשרת מודלים. הוא תומך בפונקציונליות ספציפית ל- TensorFlow, כגון ביצוע להוט, צינורות tf.data ואומדנים.
לַחקוֹר
TensorFlow
לפרוס באמצעות Python
פריסה במכשיר נייד או קצה, בדפדפן או בקנה מידה באמצעות TensorFlow Serving.
פיתוח JavaScript
מעבד GPU
TensorFlow.js
השתמש בדגמי TensorFlow.js, TensorFlow או TFLite מאומנים והפעל אותם באינטרנט או בפלטפורמות JS אחרות.
מכשירי Edge
מעבד GPU RPi
TensorFlow Lite
פריסה במכשירים ניידים או מובנים כמו Android, iOS ו- Raspberry Pi
קרא את מדריך המפתחים ובחר דגם חדש או התאמן מחדש בדגם קיים, המר אותו לקובץ דחוס, טען אותו במכשיר קצה ולאחר מכן ייעל אותו.
לַחקוֹר
ייצור מקצה לקצה
מעבד GPU TPU
TFX
אמת נתוני קלט בעזרת אימות נתוני TF
ראה כיצד להשתמש ברכיבי TFX כדי לנתח ולשנות את הנתונים שלך עוד לפני שאתה בכלל מאמן מודל.
לַחקוֹר
TFX
הנדסת תכונה עם טרנספורמציה TF
למד כיצד להגדיר פונקציה של עיבוד מקדים שהופך נתונים גולמיים לנתונים המשמשים להכשרת מודל למידת מכונה, וראה כיצד יישום Apache Beam Beam משמש להפיכת נתונים על ידי המרת הפונקציה לעיבוד מראש לצינור Beam.
לַחקוֹר
TFX
דוגמנות ואימון
למד כיצד לאמן את המודלים שלך בצינור TFX כתהליך מנוהל.
לַחקוֹר
TFX
הבנת ביצועי המודל בעזרת ניתוח מודלים TF
ראה כיצד ניתוח מודלים של TensorFlow מאפשר לך לבצע הערכות מודלים בצנרת TFX ולדמיין את התוצאות במחברת Jupyter.
לַחקוֹר
TFX
מגישים דגמים עם REST API עם TF Serving
למד כיצד TensorFlow Serving מאפשר לך לפרוס אלגוריתמים וניסויים חדשים תוך שמירה על אותה ארכיטקטורת שרת וממשקי API.
לַחקוֹר
כלים
TensorBoard
TensorBoard הוא כלי לדמיית אימונים ותוצאות
בעזרת TensorBoard תוכל לעקוב אחר מדדי ניסוי כמו אובדן ודיוק, לדמיין את גרף המודל, להטמיע פרויקטים לחלל ממדי נמוך ועוד.
לַחקוֹר
רכזת TensorFlow
TensorFlow Hub היא ספרייה נרחבת של דגמים קיימים
TensorFlow Hub היא ספרייה לפרסום, גילוי וצריכה של חלקים לשימוש חוזר במודלים של למידת מכונה הנקראים מודולים.
לַחקוֹר

רוצה להרחיב את הידע שלך ב- ML?

קל יותר להשתמש ב- TensorFlow עם הבנה בסיסית של עקרונות למידת מכונה ומושגי ליבה. למד ויישם שיטות יסוד של למידת מכונה כדי לפתח את כישוריך.

למד ML

התחל עם תוכניות לימוד שאוצרות כדי לשפר את כישוריך בתחומי ML בסיסיים.