ترجمت واجهة Cloud Translation API‏ هذه الصفحة.
Switch to English

تمت كتابة برامج TensorFlow التعليمية على هيئة دفاتر Jupyter ويتم تشغيلها مباشرةً في Google Colab - وهي بيئة دفتر ملاحظات مستضافة لا تتطلب أي إعداد. انقر فوق الزر تشغيل في Google Colab .

أفضل مكان للبدء هو واجهة برمجة تطبيقات Keras التسلسلية سهلة الاستخدام. بناء النماذج عن طريق توصيل اللبنات الأساسية معًا. بعد هذه الدروس ، اقرأ دليل Keras .
هذا "Hello، World!" يعرض دفتر الملاحظات واجهة برمجة تطبيقات Keras Sequential و model.fit .
توضح مجموعة أجهزة الكمبيوتر المحمولة هذه المهام الأساسية للتعلم الآلي باستخدام Keras.
تستخدم هذه البرامج التعليمية tf.data لتحميل تنسيقات بيانات مختلفة وإنشاء خطوط إدخال.
توفر واجهات برمجة التطبيقات الوظيفية والفئة الفرعية لـ Keras واجهة تعريف عن طريق التشغيل للتخصيص والبحث المتقدم. قم ببناء النموذج الخاص بك ، ثم اكتب التمرير الأمامي والخلفي. قم بإنشاء طبقات وتنشيطات وحلقات تدريب مخصصة.
هذا "Hello، World!" يستخدم الكمبيوتر الدفتري واجهة برمجة تطبيقات فئة Keras الفرعية وحلقة تدريب مخصصة.
توضح مجموعة أجهزة الكمبيوتر المحمولة هذه كيفية إنشاء طبقات مخصصة وحلقات تدريب في TensorFlow.
قم بتوزيع تدريب النموذج الخاص بك عبر وحدات معالجة رسومات متعددة أو أجهزة متعددة أو وحدات TPU.
يحتوي القسم المتقدم على العديد من أمثلة أجهزة الكمبيوتر المحمولة المفيدة ، بما في ذلك الترجمة الآلية العصبية والمحولات و CycleGAN .
اشترك في مدونة TensorFlow وقناة YouTube و Twitter للحصول على آخر التحديثات.
استكشف المكتبات لإنشاء نماذج أو أساليب متقدمة باستخدام TensorFlow ، والوصول إلى حزم التطبيقات الخاصة بالمجال التي تعمل على توسيع TensorFlow. هذه عينة من البرامج التعليمية المتاحة لهذه المشاريع.