לשמור את התאריך! קלט / פלט של Google חוזר 18-20 במאי הירשם עכשיו
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.

ראה את המדריך

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 "שלום עולם" למטה, ואז בקר בהדרכות למידע נוסף.

כדי ללמוד ML, עיין בדף החינוך שלנו. התחל עם תוכניות לימוד מאוגרות 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 הגדרה לפי הפעלה למחקר מתקדם. צרו כיתה עבור המודל שלכם, ואז כתבו את המעבר קדימה באופן חובה. 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 מהירה זו של תוכנית TensorFlow שלמה.

למומחים
רשתות יריבות גנריות

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

למומחים
תרגום מכונה עצבי עם תשומת לב

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

חדשות והודעות

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