TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático

TensorFlow facilita la creación de modelos de aprendizaje automático tanto para principiantes como expertos. Mira las secciones que se encuentran a continuación para comenzar.

Ver los instructivos

Los instructivos te muestran cómo usar TensorFlow con ejemplos completos de extremo a extremo.

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Las guías explican los conceptos y los componentes de TensorFlow.

Para principiantes

El mejor punto de partida es la API secuencial, que es fácil de usar. Puedes crear modelos si conectas bloques de compilación. Ejecuta el ejemplo de "Hola, mundo" que se encuentra a continuación y, luego, consulta los instructivos para obtener más información.

Para aprender sobre el AA, visita nuestra página educativa. Comienza con capacitaciones seleccionadas para mejorar tus habilidades en áreas fundamentales del AA.

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)

Para expertos

La API de subclases tiene una interfaz definida por ejecución para la investigación avanzada. Crea una clase para tu modelo y, luego, escribe la propagación hacia adelante de manera imperativa. Escribe con facilidad capas personalizadas, activaciones y bucles de entrenamiento. Ejecuta el ejemplo "Hola, mundo" que se encuentra a continuación y, luego, visita los instructivos para obtener más información.

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))

Soluciones para problemas comunes

Explora instructivos paso a paso para obtener ayuda con tus proyectos.

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