Have a question? Connect with the community at the TensorFlow Forum Visit Forum

TensorFlow'a Giriş

TensorFlow, yeni başlayanların ve uzmanların masaüstü, mobil, web ve bulut için makine öğrenimi modelleri oluşturmasını kolaylaştırır. Başlamak için aşağıdaki bölümlere bakın.

TensorFlow

Bir sonraki makine öğrenimi projenizi oluşturmanıza yardımcı olacak yeni başlayanlar ve uzmanlar için eğiticilerle TensorFlow'un temelini öğrenin.

Daha fazla bilgi edin

JavaScript için

Yeni makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve mevcut modelleri JavaScript ile dağıtmak için TensorFlow.js'yi kullanın.

Daha fazla bilgi edin

Mobil ve IoT için

TensorFlow Lite ile Android, iOS, Edge TPU ve Raspberry Pi gibi mobil ve yerleşik cihazlarda çıkarım yapın.

Daha fazla bilgi edin

Prodüksiyon için

TensorFlow Extended (TFX) kullanarak eğitim ve çıkarım için üretime hazır bir makine öğrenimi ardışık düzeni dağıtın.

Daha fazla bilgi edin

TensorFlow ekosistemi

TensorFlow, Python veya JavaScript kullanarak modeller geliştirmek ve eğitmek ve hangi dili kullanırsanız kullanın bulutta, şirket içinde, tarayıcıda veya cihazda kolayca dağıtmak için bir iş akışı koleksiyonu sağlar.

Verileri yükleme ve ön işleme
Modelleri oluşturun, eğitin ve yeniden kullanın
Dağıtmak
Python geliştirme
CPU GPU TPU
TensorFlow
TensorFlow Giriş Boru Hatları Oluşturun
Tf.data API, basit, yeniden kullanılabilir parçalardan karmaşık girdi ardışık düzenleri oluşturmanıza olanak tanır.
keşfetmek
TensorFlow
Keras kullanarak modeller oluşturun ve eğitin
tf.keras, modelleri oluşturmak ve eğitmek için kullanılan üst düzey bir API'dir. İstekli yürütme, tf.data ardışık düzenleri ve tahmin ediciler gibi TensorFlow'a özgü işlevleri destekler.
keşfetmek
TensorFlow
Python kullanarak dağıtın
TensorFlow Sunumu kullanarak bir mobil veya uç cihazda, tarayıcıda veya geniş ölçekte dağıtın.
JavaScript geliştirme
CPU GPU
TensorFlow.js
Önceden eğitilmiş TensorFlow.js, TensorFlow veya TFLite modellerini kullanın ve bunları web veya diğer JS platformlarında çalıştırın.
keşfetmek
Edge cihazları
CPU GPU RPi
TensorFlow Lite
Android, iOS ve Raspberry Pi gibi mobil veya gömülü cihazlara dağıtın
Geliştirici kılavuzunu okuyun ve yeni bir model seçin veya mevcut bir modeli yeniden eğitin, onu sıkıştırılmış bir dosyaya dönüştürün, bir uç cihaza yükleyin ve ardından optimize edin.
keşfetmek
Uçtan uca üretim
CPU GPU TPU
TFX
Giriş verilerini TF Veri Doğrulama ile doğrulama
Bir modeli eğitmeden önce verilerinizi analiz etmek ve dönüştürmek için TFX bileşenlerini nasıl kullanacağınızı görün.
keşfetmek
TFX
TF Transform ile özellik mühendisliği
Ham verileri bir makine öğrenimi modelini eğitmek için kullanılan verilere dönüştüren bir ön işleme işlevinin nasıl tanımlanacağını öğrenin ve ön işleme işlevini bir Beam ardışık düzenine dönüştürerek verileri dönüştürmek için Apache Beam uygulamasının nasıl kullanıldığını görün.
keşfetmek
TFX
Modelleme ve eğitim
Modellerinizi yönetilen bir süreç olarak bir TFX işlem hattında nasıl eğiteceğinizi öğrenin.
keşfetmek
TFX
TF model analizi ile model performansını anlama
TensorFlow Model Analysis'in, TFX ardışık düzeninde model değerlendirmeleri gerçekleştirmenize ve sonuçları bir Jupyter not defterinde görselleştirmenize nasıl izin verdiğini görün.
keşfetmek
TFX
TF Sunumu ile bir REST API'si olan modelleri sunma
TensorFlow Sunumunun aynı sunucu mimarisini ve API'leri korurken yeni algoritmaları ve deneyleri dağıtmanıza nasıl olanak tanıdığını öğrenin.
keşfetmek
Araçlar
TensorBoard
TensorBoard, eğitimi ve sonuçları görselleştirmek için bir araçtır
TensorBoard ile kayıp ve doğruluk gibi deney ölçümlerini izleyebilir, model grafiğini görselleştirebilir, yerleştirmeleri daha düşük boyutlu bir alana yansıtabilir ve daha fazlasını yapabilirsiniz.
keşfetmek
TensorFlow Hub
TensorFlow Hub, mevcut modellerden oluşan kapsamlı bir kitaplıktır
TensorFlow Hub, modüller adı verilen makine öğrenimi modellerinin yeniden kullanılabilir parçalarının yayınlanması, keşfi ve tüketimi için bir kitaplıktır.
keşfetmek

Makine öğrenimi bilginizi genişletmek mi istiyorsunuz?

TensorFlow'un, makine öğrenimi ilkelerinin ve temel kavramların temel bir anlayışıyla kullanılması daha kolaydır. Becerilerinizi geliştirmek için temel makine öğrenimi uygulamalarını öğrenin ve uygulayın.

Makine öğrenimi öğrenin

Temel ML alanlarındaki becerilerinizi geliştirmek için küratörlü müfredatlarla başlayın.

Daha fazla bilgi edin  

TensorFlow ile başlayın

Eğiticileri keşfedin