Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.
Switch to English

Samouczki TensorFlow są napisane jako notatniki Jupyter i działają bezpośrednio w Google Colab - hostowanym środowisku notebooków, które nie wymaga konfiguracji. Kliknij przycisk Uruchom w Google Colab .

Najlepszym miejscem do rozpoczęcia jest przyjazny dla użytkownika sekwencyjny interfejs API Keras. Buduj modele, łącząc ze sobą bloki konstrukcyjne. Po tych samouczkach przeczytaj przewodnik Keras .
To „Hello, World!” notebook przedstawia Keras Sequential API i model.fit .
Ta kolekcja notatników przedstawia podstawowe zadania uczenia maszynowego przy użyciu Keras.
Te samouczki używają tf.data do ładowania różnych formatów danych i tworzenia potoków wejściowych.
Funkcjonalne i podklasowe interfejsy API Keras zapewniają interfejs definiowany przez uruchomienie do dostosowywania i zaawansowanych badań. Zbuduj swój model, a następnie zapisz przebieg do przodu i do tyłu. Twórz niestandardowe warstwy, aktywacje i pętle treningowe.
To „Hello, World!” notebook używa interfejsu API podklas Keras i niestandardowej pętli szkoleniowej.
Ta kolekcja notatników pokazuje, jak tworzyć niestandardowe warstwy i pętle szkoleniowe w TensorFlow.
Rozprowadź szkolenie dotyczące modelu na wiele procesorów graficznych, wiele maszyn lub jednostek TPU.
Sekcja Zaawansowane zawiera wiele pouczających przykładów zeszytów, w tym neuronowe tłumaczenie maszynowe , transformatory i CycleGAN .
Zasubskrybuj blog TensorFlow , kanał YouTube i Twitter, aby otrzymywać najnowsze aktualizacje.
Eksploruj biblioteki, aby tworzyć zaawansowane modele lub metody za pomocą TensorFlow i uzyskiwać dostęp do pakietów aplikacji specyficznych dla domeny, które rozszerzają TensorFlow. To jest przykład samouczków dostępnych dla tych projektów.