Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.
Switch to English

Tutorial TensorFlow ditulis sebagai notebook Jupyter dan dijalankan langsung di Google Colab — lingkungan notebook yang dihosting yang tidak memerlukan penyiapan. Klik tombol Jalankan di Google Colab .

Tempat terbaik untuk memulai adalah dengan API sekuensial Keras yang mudah digunakan. Bangun model dengan menyatukan blok penyusun. Setelah tutorial ini, baca panduan Keras .
Ini "Halo, Dunia!" notebook menunjukkan API Keras Sequential dan model.fit .
Koleksi notebook ini mendemonstrasikan tugas pembelajaran mesin dasar menggunakan Keras.
Tutorial ini menggunakan tf.data untuk memuat berbagai format data dan membuat pipeline input.
API fungsional dan subclassing Keras menyediakan antarmuka yang ditentukan demi menjalankan untuk kustomisasi dan penelitian lanjutan. Bangun model Anda, lalu tulis operan maju dan mundur. Buat lapisan kustom, aktivasi, dan loop pelatihan.
Ini "Halo, Dunia!" notebook menggunakan API subclassing Keras dan loop pelatihan kustom.
Koleksi notebook ini menunjukkan cara membuat lapisan kustom dan loop pelatihan di TensorFlow.
Distribusikan pelatihan model Anda di beberapa GPU, beberapa mesin, atau TPU.
Bagian Lanjutan memiliki banyak contoh buku catatan instruktif, termasuk terjemahan mesin Neural , Transformers , dan CycleGAN .
Berlangganan ke blog TensorFlow , saluran YouTube , dan Twitter untuk pembaruan terkini.
Jelajahi pustaka untuk membuat model atau metode lanjutan menggunakan TensorFlow, dan akses paket aplikasi khusus domain yang memperluas TensorFlow. Ini adalah contoh tutorial yang tersedia untuk proyek-proyek ini.