TensorFlow là một nền tảng mã nguồn mở toàn diện dành cho máy học
TensorFlow giúp người mới bắt đầu và các chuyên gia dễ dàng tạo các mô hình máy học. Xem các phần dưới đây để bắt đầu.
Cho những người mới bắt đầu
Nơi tốt nhất để bắt đầu là với API tuần tự thân thiện với người dùng. Bạn có thể tạo các mô hình bằng cách ghép nối các khối xây dựng với nhau. Chạy ví dụ “Xin chào thế giới” bên dưới, sau đó truy cập phần hướng dẫn để tìm hiểu thêm.
Để học ML, hãy xem trang giáo dục của chúng tôi. 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.
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)
Dành cho chuyên gia
API phân lớp cung cấp giao diện xác định theo lần chạy cho nghiên cứu nâng cao. Tạo một lớp cho mô hình của bạn, sau đó bắt buộc phải viết chuyển tiếp. Dễ dàng tạo các lớp tùy chỉnh, kích hoạt và vòng lặp đào tạo. Chạy ví dụ “Xin chào thế giới” bên dưới, sau đó truy cập phần hướng dẫn để tìm hiểu thêm.
class MyModel(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = Conv2D(32, 3, activation='relu')
self.flatten = Flatten()
self.d1 = Dense(128, activation='relu')
self.d2 = Dense(10, activation='softmax')
def call(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.flatten(x)
x = self.d1(x)
return self.d2(x)
model = MyModel()
with tf.GradientTape() as tape:
logits = model(images)
loss_value = loss(logits, labels)
grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
Giải pháp cho các vấn đề phổ biến
Khám phá các hướng dẫn từng bước để giúp bạn thực hiện các dự án của mình.
Huấn luyện mạng nơ-ron để phân loại hình ảnh quần áo, chẳng hạn như giày thể thao và áo sơ mi, trong phần tổng quan có nhịp độ nhanh này về một chương trình TensorFlow hoàn chỉnh.
Huấn luyện một mạng đối thủ chung để tạo ra hình ảnh của các chữ số viết tay, sử dụng API phân lớp Keras.
Huấn luyện mô hình theo trình tự để dịch tiếng Tây Ban Nha sang tiếng Anh bằng cách sử dụng Keras Subclassing API.