TensorFlow عبارة عن منصة مفتوحة المصدر شاملة للتعلم الآلي

تسهل TensorFlow على المبتدئين والخبراء إنشاء نماذج التعلم الآلي. انظر الأقسام أدناه للبدء.

انظر الدروس

توضح لك البرامج التعليمية كيفية استخدام TensorFlow مع أمثلة كاملة وشاملة.

انظر الدليل

أدلة تشرح مفاهيم ومكونات TensorFlow.

للمبتدئين

أفضل مكان للبدء هو واجهة برمجة التطبيقات التسلسلية سهلة الاستخدام. يمكنك إنشاء نماذج عن طريق توصيل الكتل الإنشائية معًا. تشغيل المثال "مرحبا أيها العالم" أدناه، ثم زيارة الدروس لمعرفة المزيد.

لمعرفة ML، تحقق من صفحة التعليم . ابدأ بمناهج منظمة لتحسين مهاراتك في مجالات ML التأسيسية.

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)

للخبراء

يوفر Subclassing API واجهة تعريف عن طريق التشغيل للبحث المتقدم. قم بإنشاء فصل دراسي للنموذج الخاص بك ، ثم اكتب التمرير الأمامي بشكل إلزامي. يمكنك بسهولة إنشاء طبقات مخصصة وتنشيطات وحلقات تدريب. تشغيل المثال "مرحبا أيها العالم" أدناه، ثم زيارة الدروس لمعرفة المزيد.

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))

حلول للمشاكل الشائعة

استكشف البرامج التعليمية خطوة بخطوة لمساعدتك في مشاريعك.

للمبتدئين
شبكتك العصبية الأولى

قم بتدريب شبكة عصبية لتصنيف صور الملابس ، مثل الأحذية الرياضية والقمصان ، في هذه النظرة العامة السريعة على برنامج TensorFlow الكامل.

للخبراء
شبكات الخصومة التوليدية

قم بتدريب شبكة خصومة مولدة لإنشاء صور للأرقام المكتوبة بخط اليد ، باستخدام واجهة برمجة تطبيقات Keras Subclassing.

للخبراء
الترجمة الآلية العصبية باهتمام

تدريب نموذج التسلسل إلى التسلسل للترجمة من الإسبانية إلى الإنجليزية باستخدام Keras Subclassing API.

الأخبار والإعلانات

تحقق من بلوق للتحديثات إضافية، والاشتراك في النشرة الإخبارية الشهرية TensorFlow للحصول على أحدث إعلانات إرسالها مباشرة إلى صندوق البريد الوارد.