工具

探索可支持和加速 TensorFlow 工作流程的工具。

Colab

Colaboratory 是一个免费的 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行。借助 Colaboratory,您只需点击一下鼠标,即可在浏览器中执行 TensorFlow 代码。

Visual Blocks

A visual coding web framework to prototype ML workflows using I/O devices, models, data augmentation, and even Colab code as reusable building blocks.

TensorBoard

一套可视化工具,用于理解、调试和优化 TensorFlow 程序。

What-If Tool

一种以无代码的方式探究机器学习模型的工具,对模型的理解、调试和公平性很有用。可在 TensorBoard 和 Jupyter 或 Colab 笔记本中使用。

ML Perf

全面的机器学习基准测试套件,用于衡量机器学习软件框架、机器学习硬件加速器和机器学习云端平台的性能。

XLA

XLA(加速线性代数)是一种针对特定领域的线性代数编译器,能够优化 TensorFlow 计算,它可以提高服务器和移动平台的运行速度,并改进内存使用情况和可移植性。

TensorFlow Playground

在浏览器中设计神经网络。别担心,不会把浏览器搞崩溃。

TPU Research Cloud

加入 TPU Research Cloud (TRC) 计划后,研究人员可以申请访问 Cloud TPU 来加快实现下一波研究突破;我们免费提供了 1000 多个 Cloud TPU。

MLIR

新的中间表示法和编译器框架。