Google, Siyahi topluluklar için ırksal eşitliği geliştirmeye kararlıdır. Nasıl olduğunu gör.
Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English

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 öğrenme projenizi oluşturmanıza yardımcı olacak yeni başlayanlar ve uzmanlar için öğreticilerle TensorFlow'un temelini öğrenin.

JavaScript için

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

Mobil ve IoT için

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

Prodüksiyon için

TensorFlow Extended (TFX) kullanarak eğitim ve çıkarım için üretime hazır bir ML boru hattı kurun.

TensorFlow için Swift

Derin öğrenme ve farklılaştırılabilir programlama için yeni nesil platform olan Swift for TensorFlow ile doğrudan entegre edin.

TensorFlow ekosistemi

TensorFlow, hangi dili kullanırsanız kullanın Python, JavaScript veya Swift kullanarak modelleri geliştirmek ve eğitmek ve bulutta, şirket içinde, tarayıcıda veya cihazda kolayca konuşlandırmak için bir iş akışı koleksiyonu sunar.

Verileri yükleme ve önişleme
Modeller oluşturun, eğitin ve yeniden kullanın
Dağıtmak
Python geliştirme
CPU GPU TPU
TensorFlow
TensorFlow Giriş Boru Hatları Oluşturma
Tf.data API'si, basit, yeniden kullanılabilir parçalardan karmaşık giriş boru hatları oluşturmanıza olanak tanır.
keşfetmek
TensorFlow
Keras kullanarak modeller oluşturun ve eğitin
tf.keras, modeller oluşturmak ve eğitmek için üst düzey bir API'dir. İstekli yürütme, tf.data boru hatları ve tahmin ediciler gibi TensorFlow'a özgü işlevleri destekler.
keşfetmek
TensorFlow
Python kullanarak dağıtma
TensorFlow Sunumunu kullanarak mobil veya uç bir cihaza, tarayıcıya veya ölçekte dağıtın.
JavaScript geliştirme
CPU GPU TPU
TensorFlow.js
Bir Python modelini içe aktarın veya JavaScript'te bir model yazın
Hazırlanmış modelleri Python'dan TensorFlow.js'ye dönüştürmeyi ve modellerin doğrudan JavaScript'te nasıl oluşturulacağını ve eğitileceğini öğrenin.
keşfetmek
TensorFlow.js
Tarayıcıda veya Node.js'de dağıtın
TensorFlow.js modellerini tarayıcıya, node.js veya Google Cloud platformuna nasıl dağıtacağınızı öğrenin.
keşfetmek
Hızlı gelişim
CPU GPU TPU
TensorFlow için Swift (Beta sürümünde)
Swift'te (beta) yerel olarak modeller geliştirin
Swift farklılaştırılabilir programlamanın kullanılması, genel amaçlı bir programlama dilinde birinci sınıf destek sağlar. Fonksiyonların türevlerini alın ve özel veri yapılarını anında farklılaştırın. Swift API'lerinin size tüm düşük seviyeli TensorFlow operatörlerine nasıl şeffaf erişim sağladığını öğrenin.
keşfetmek
Edge cihazları
CPU GPU RPi
TensorFlow Lite
Android, iOS ve Raspberry Pi gibi mobil veya yerleşik cihazlara dağıtma
Geliştirici kılavuzunu okuyun ve yeni bir model seçin veya mevcut bir modeli yeniden eğitin, sıkıştırılmış bir dosyaya dönüştürün, bir kenar cihaza yükleyin ve ardından optimize edin.
keşfetmek
Uçtan uca üretim
CPU GPU TPU
TFX
TF Veri Doğrulaması ile giriş verilerini 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 öğrenme modelini eğitmek için kullanılan verilere dönüştüren bir önişleme işlevinin nasıl tanımlanacağını öğrenin ve Apache Beam uygulamasının, önişleme işlevini bir Beam boru hattına dönüştürerek verileri dönüştürmek için nasıl kullanıldığını görün.
keşfetmek
TFX
Modelleme ve eğitim
Modellerinizi bir TFX kanalında yönetilen bir süreç olarak nasıl eğiteceğinizi öğrenin.
keşfetmek
TFX
TF model analizi ile model performansını anlama
TensorFlow Model Analizi'nin TFX kanalında model değerlendirmeleri yapmanıza ve sonuçları bir Jupyter not defterinde görselleştirmenize nasıl izin verdiğini görün.
keşfetmek
TFX
TF Sunumu ile REST API'sine sahip modeller sunma
TensorFlow Sunumunun, aynı sunucu mimarisini ve API'larını korurken yeni algoritmalar ve denemeler dağıtmanıza nasıl izin verdiğini öğrenin.
keşfetmek
Araçlar
TensorBoard
TensorBoard, eğitimi ve sonuçları görselleştirmek için bir araçtır
TensorBoard ile kayıp ve doğruluk gibi deney metriklerini izleyebilir, model grafiğini görselleştirebilir, düğünleri daha düşük boyutlu bir alana yansıtabilirsiniz ve daha fazlasını yapabilirsiniz.
keşfetmek
Akış Merkezi
TensorFlow Hub, mevcut modellerin kapsamlı bir kütüphanesidir
TensorFlow Hub, modül adı verilen makine öğrenme modellerinin yeniden kullanılabilir parçalarının yayınlanması, keşfi ve tüketimi için bir kütüphanedir.
keşfetmek

ML bilginizi genişletmek mi istiyorsunuz?

TensorFlow'un makine öğrenimi prensipleri ve temel kavramları hakkında temel bir anlayışla kullanımı daha kolaydır. Becerilerinizi geliştirmek için temel makine öğrenimi uygulamalarını öğrenin ve uygulayın.

ML öğren

Temel ML alanlarındaki becerilerinizi geliştirmek için seçilmiş müfredatlarla başlayın.