Giới thiệu về TensorFlow

TensorFlow giúp người mới bắt đầu và các chuyên gia dễ dàng tạo mô hình học máy cho máy tính để bàn, thiết bị di động, web và đám mây. Xem các phần bên dưới để bắt đầu.

TenorFlow

Tìm hiểu nền tảng của TensorFlow với các hướng dẫn dành cho người mới bắt đầu và các chuyên gia để giúp bạn tạo dự án machine learning tiếp theo của mình.

Dành cho Web

Sử dụng TensorFlow.js để tạo các mô hình máy học mới và triển khai các mô hình hiện có bằng JavaScript.

Dành cho thiết bị di động và Edge

Chạy suy luận với TensorFlow Lite trên thiết bị di động và thiết bị nhúng như Android, iOS, Edge TPU và Raspberry Pi.

Cho việc sản xuất

Triển khai quy trình ML sẵn sàng sản xuất để đào tạo và suy luận bằng TFX.

Nền tảng đầu cuối dành cho học máy

Chuẩn bị và tải dữ liệu để có kết quả ML thành công

Dữ liệu có thể là yếu tố quan trọng nhất tạo nên sự thành công trong nỗ lực ML của bạn. TensorFlow cung cấp nhiều công cụ dữ liệu để giúp bạn hợp nhất, làm sạch và xử lý trước dữ liệu trên quy mô lớn:

Ngoài ra, các công cụ AI có trách nhiệm giúp bạn phát hiện và loại bỏ thành kiến ​​trong dữ liệu của mình để tạo ra kết quả công bằng, có đạo đức từ các mô hình của bạn.

Xây dựng và tinh chỉnh các mô hình với hệ sinh thái TensorFlow

Khám phá toàn bộ hệ sinh thái được xây dựng trên khung Core giúp hợp lý hóa việc xây dựng, đào tạo và xuất khẩu mô hình. TensorFlow hỗ trợ đào tạo phân tán, lặp lại mô hình ngay lập tức và gỡ lỗi dễ dàng với Keras , v.v. Các công cụ như Phân tích mô hìnhTensorBoard giúp bạn theo dõi quá trình phát triển và cải tiến trong suốt vòng đời của mô hình.

Để giúp bạn bắt đầu, hãy tìm bộ sưu tập các mô hình được đào tạo trước tại TensorFlow Hub từ Google và cộng đồng hoặc triển khai các mô hình nghiên cứu hiện đại trong Model Garden . Các thư viện thành phần cấp cao này cho phép bạn lấy các mô hình mạnh mẽ và tinh chỉnh chúng trên dữ liệu mới hoặc tùy chỉnh chúng để thực hiện các tác vụ mới.

Triển khai các mô hình trên thiết bị, trong trình duyệt, tại chỗ hoặc trên đám mây

TensorFlow cung cấp các khả năng mạnh mẽ để triển khai mô hình của bạn trên mọi môi trường - máy chủ, thiết bị biên, trình duyệt, thiết bị di động, bộ vi điều khiển, CPU, GPU, FPGA. TensorFlow Serve có thể chạy các mô hình ML ở quy mô sản xuất trên các bộ xử lý tiên tiến nhất trên thế giới, bao gồm cả Bộ xử lý Tensor (TPU) tùy chỉnh của Google.

Nếu bạn cần phân tích dữ liệu gần với nguồn của nó để giảm độ trễ và cải thiện quyền riêng tư của dữ liệu, thì khung TensorFlow Lite cho phép bạn chạy các mô hình trên thiết bị di động, thiết bị điện toán ranh giới và thậm chí cả bộ vi điều khiển, còn khung TensorFlow.js cho phép bạn chạy máy học với chỉ là một trình duyệt web.

Triển khai MLOps cho ML sản xuất

Nền tảng TensorFlow giúp bạn triển khai các phương pháp hay nhất để tự động hóa dữ liệu, theo dõi mô hình, giám sát hiệu suất và đào tạo lại mô hình.

Việc sử dụng các công cụ ở cấp độ sản xuất để tự động hóa và theo dõi quá trình đào tạo mô hình trong suốt vòng đời của sản phẩm, dịch vụ hoặc quy trình kinh doanh là rất quan trọng để thành công. TFX cung cấp khung phần mềm và công cụ để triển khai MLOps đầy đủ, phát hiện các sự cố khi dữ liệu và mô hình của bạn phát triển theo thời gian.

Bạn đang tìm cách mở rộng kiến ​​thức ML của mình?

TensorFlow dễ sử dụng hơn khi có hiểu biết cơ bản về các nguyên tắc và khái niệm cốt lõi của máy học. Tìm hiểu và áp dụng các phương pháp học máy cơ bản để phát triển kỹ năng của bạn.

Tìm hiểu ML

Bắt đầu với các chương trình giảng dạy được tuyển chọn để cải thiện kỹ năng của bạn trong các lĩnh vực ML cơ bản.