השב / י לאירוע TensorFlow Everywhere המקומי שלך היום!
דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.
Switch to English

TensorFlow היא פלטפורמת קוד פתוח מקצה לקצה ללימוד מכונה

TensorFlow מקל על מתחילים ומומחים ליצור מודלים ללימוד מכונה. ראה את הסעיפים הבאים כדי להתחיל.

ראה הדרכות

הדרכות מראות כיצד להשתמש ב- TensorFlow עם דוגמאות מלאות מקצה לקצה.

עיין במדריך

מדריכים מסבירים את המושגים והרכיבים של TensorFlow.

למתחילים

המקום הטוב ביותר להתחיל הוא באמצעות ממשק ה- API הרצף ידידותי למשתמש. אתה יכול ליצור מודלים על ידי חיבור אבני בניין. הפעל את הדוגמה של "שלום עולם" למטה ואז בקר בהדרכות למידע נוסף.

כדי ללמוד ML, עיין בדף החינוך שלנו. התחל בתוכניות לימוד מאוחרות כדי לשפר את כישוריך בתחומי ML בסיסיים.

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 ה- API של Subclassing מספק ממשק מוגדר לפי הפעלה למחקר מתקדם. צור כיתה עבור המודל שלך, ואז כתוב את המעבר קדימה באופן בלתי הכרחי. צור בקלות שכבות מותאמות אישית, הפעלות ולולאות אימון. הפעל את הדוגמה של "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 מדריכים שלב אחר שלב שיעזרו לך בפרויקטים שלך.

למתחילים
הרשת העצבית הראשונה שלך

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

למומחים
רשתות יריבות גנריות

הכשר רשת יריבה גנרית לייצור תמונות של ספרות בכתב יד, באמצעות ממשק ה- API של Keras Subclassing.

למומחים
תרגום מכונה עצבי עם תשומת לב

אמן מודל רצף לרצף לתרגום מספרדית לאנגלית באמצעות ממשק ה- API של Keras Subclassing.

חדשות והודעות

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