דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.
Switch to English

TensorFlow היא פלטפורמת קוד פתוח מקצה לקצה ללימוד מכונות

TensorFlow מקל על מתחילים ומומחים ליצור מודלים ללימוד מכונות. עיין בסעיפים הבאים כדי להתחיל.

ראה הדרכות

מדריכים מראים כיצד להשתמש ב- TensorFlow עם דוגמאות מלאות מקצה לקצה.

עיין במדריך

מדריכים מסבירים את המושגים והמרכיבים של TensorFlow.

למתחילים

המקום הטוב ביותר להתחיל בו הוא עם ממשק ה- API הסידורי ידידותי למשתמש. אתה יכול ליצור דגמים על ידי חיבור יחד אבני בניין. הרץ את הדוגמה "שלום עולם" למטה, ואז בקר בהדרכות למידע נוסף.

כדי ללמוד ML, עיין בדף החינוך שלנו. התחל עם תכניות לימודים שאוצרות כדי לשפר את כישוריך בתחומי ML יסודיים.

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)

למומחים

ממשק API של תת-סיווג מספק ממשק מוגדר-לפי-הפעלה למחקר מתקדם. צור כיתה עבור הדגם שלך, ואז כתוב את המעבר קדימה באופן חיובי. מחבר בקלות שכבות, הפעלה, ולולאות אימונים מותאמות אישית. הרץ את הדוגמה "שלום עולם" למטה, ואז בקר בהדרכות למידע נוסף.

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))

פתרונות לבעיות נפוצות

גלה הדרכות שלב אחר שלב שיעזרו לך בפרויקטים שלך.

למתחילים
הרשת העצבית הראשונה שלך

הכשר רשת עצבית לסיווג תמונות של בגדים, כמו נעלי ספורט וחולצות, בסקירה המהירה הזו של תוכנית TensorFlow מלאה.

למומחים
רשתות אדפרסיביות Generative

הרכבת רשת אדברסרית גנרטיבית ליצירת תמונות של ספרות בכתב יד, באמצעות ממשק ה- API לסירוגת Keras.

למומחים
תרגום מכונה עצבי בתשומת לב

הכשרת מודל רצף-לרצף לתרגום ספרדית לאנגלית באמצעות ממשק ה- API של סיארס.

חדשות והודעות

עיין בבלוג שלנו לקבלת עדכונים נוספים והירשם לניוזלטר החודשי שלנו TensorFlow כדי לקבל את ההודעות האחרונות שנשלחו ישירות לתיבת הדואר הנכנס שלך.