TensorFlow ट्यूटोरियल ज्यूपिटर नोटबुक के रूप में लिखे गए हैं और सीधे Google Colab में चलते हैं—एक होस्टेड नोटबुक वातावरण जिसके लिए किसी सेटअप की आवश्यकता नहीं होती है। Google Colab में चलाएँ बटन पर क्लिक करें।

शुरू करने के लिए सबसे अच्छी जगह उपयोगकर्ता के अनुकूल केरस अनुक्रमिक एपीआई है। बिल्डिंग ब्लॉक्स को एक साथ जोड़कर मॉडल बनाएं। इन ट्यूटोरियल्स के बाद, केरस गाइड पढ़ें।
यह "नमस्ते, दुनिया!" नोटबुक model.fit अनुक्रमिक एपीआई और model.fit
यह नोटबुक संग्रह केरस का उपयोग करके बुनियादी मशीन सीखने के कार्यों को प्रदर्शित करता है।
ये ट्यूटोरियल विभिन्न डेटा प्रारूपों को लोड करने और इनपुट पाइपलाइन बनाने के लिए tf.data का उपयोग करते हैं।
केरस कार्यात्मक और उपवर्ग एपीआई अनुकूलन और उन्नत अनुसंधान के लिए एक परिभाषित-दर-रन इंटरफ़ेस प्रदान करते हैं। अपना मॉडल बनाएं, फिर आगे और पीछे का पास लिखें। कस्टम लेयर, एक्टिवेशन और ट्रेनिंग लूप बनाएं।
यह "नमस्ते, दुनिया!" नोटबुक केरस सबक्लासिंग एपीआई और एक कस्टम प्रशिक्षण लूप का उपयोग करता है।
यह नोटबुक संग्रह दिखाता है कि TensorFlow में कस्टम लेयर और ट्रेनिंग लूप कैसे बनाया जाता है।
अपने मॉडल प्रशिक्षण को कई GPU, कई मशीनों या TPU में वितरित करें।
एडवांस्ड सेक्शन में कई शिक्षाप्रद नोटबुक उदाहरण हैं, जिनमें न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन , ट्रांसफॉर्मर और साइकिलगैन शामिल हैं
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TensorFlow का उपयोग करके उन्नत मॉडल या विधियों के निर्माण के लिए पुस्तकालयों का अन्वेषण करें, और TensorFlow का विस्तार करने वाले डोमेन-विशिष्ट एप्लिकेशन पैकेज तक पहुंचें। यह इन परियोजनाओं के लिए उपलब्ध ट्यूटोरियल का एक नमूना है।