TensorFlow, makine öğrenimi için uçtan uca açık kaynaklı bir platformdur
TensorFlow, yeni başlayanların ve uzmanların makine öğrenimi modelleri oluşturmasını kolaylaştırır. Başlamak için aşağıdaki bölümlere bakın.
Yeni başlayanlar için
Başlamak için en iyi yer, kullanıcı dostu Sıralı API'dir. Yapı taşlarını bir araya getirerek modeller oluşturabilirsiniz. Aşağıdaki "Merhaba Dünya" örneğini çalıştırın, ardından daha fazla bilgi edinmek için eğiticileri ziyaret edin.
Makine öğrenimi öğrenmek için eğitim sayfamıza göz atın. Temel ML alanlarındaki becerilerinizi geliştirmek için küratörlü müfredatlarla başlayın.
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)
Uzmanlar için
Alt Sınıflandırma API'si, gelişmiş araştırmalar için çalıştırma tanımlı bir arayüz sağlar. Modeliniz için bir sınıf oluşturun, ardından ileri geçişi zorunlu olarak yazın. Özel katmanları, etkinleştirmeleri ve eğitim döngülerini kolayca oluşturun. Aşağıdaki "Merhaba Dünya" örneğini çalıştırın, ardından daha fazla bilgi edinmek için eğiticileri ziyaret edin.
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))
Yaygın sorunlara çözümler
Projelerinizde size yardımcı olacak adım adım öğreticileri keşfedin.

Tam bir TensorFlow programının bu hızlı tempolu genel bakışında, spor ayakkabı ve gömlek gibi giysi resimlerini sınıflandırmak için bir sinir ağı eğitin.

Keras Alt Sınıflandırma API'sini kullanarak el yazısıyla yazılmış rakamların görüntülerini oluşturmak için üretken bir rakip ağı eğitin.

Keras Alt Sınıflandırma API'sini kullanarak İspanyolca'dan İngilizce'ye çeviri için sıralı bir model eğitin.