TensorFlow のチュートリアルは、Jupyter ノートブックとして作成されており、セットアップを必要としないホスト型ノートブック環境である Google Colab で直接実行されます。[Google Colab で実行] ボタンをクリックします。

まずは、利用しやすい Keras Sequential API の使用をおすすめします。構成要素をつなぎ合わせてモデルを構築します。チュートリアルの後で、Keras ガイドをご覧ください。
この「Hello, World!」ノートブックでは、Keras Sequential API と model.fit について説明します。
このノートブック コレクションでは、Keras を使用した基本的な機械学習タスクを紹介します。
これらのチュートリアルでは、tf.data を使用してさまざまなデータ形式を読み込み、入力パイプラインを構築します。
Keras Functional API と Keras Subclassing API は、カスタマイズと高度な研究を目的とした Define-by-Run インターフェースを提供します。モデルを作成し、フォワードパスとバックワード パスを記述します。カスタムレイヤ、アクティベーション、トレーニング ループを作成します。
この「Hello, World!」ノートブックでは、Keras のサブクラス API とカスタム トレーニング ループを使用します。
このノートブック コレクションでは、TensorFlow でカスタムレイヤとトレーニング ループを作成する方法を示します。
モデル トレーニングを複数の GPU、マシンまたは TPU に分散します。
高度な内容のセクションには、ニューラル機械翻訳トランスフォーマーCycleGAN などの、有益なノートブックの例が多数あります。
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TensorFlow を使用して高度なモデルまたはメソッドを構築するための各種ライブラリや、TensorFlow を拡張するドメイン固有のアプリケーション パッケージを用意しています。これは、プロジェクトで使用できるチュートリアルのサンプルです。