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Os tutoriais do TensorFlow são escritos como notebooks Jupyter e executados diretamente no Google Colab, um ambiente de notebook hospedado que não requer configuração. Clique no botão Executar no Google Colab .

O melhor lugar para começar é com a API sequencial Keras amigável. Construa modelos conectando blocos de construção. Após esses tutoriais, leia o guia Keras .
Este "Olá, Mundo!" notebook mostra a API Keras Sequential e model.fit .
Esta coleção de notebooks demonstra tarefas básicas de aprendizado de máquina usando Keras.
Esses tutoriais usam tf.data para carregar vários formatos de dados e construir pipelines de entrada.
As APIs funcionais e de subclassificação do Keras fornecem uma interface definida por execução para personalização e pesquisa avançada. Construa seu modelo e escreva a passagem para frente e para trás. Crie camadas personalizadas, ativações e loops de treinamento.
Este "Olá, Mundo!" notebook usa a API de subclassificação Keras e um loop de treinamento personalizado.
Esta coleção de notebooks mostra como criar camadas personalizadas e loops de treinamento no TensorFlow.
Distribua seu treinamento de modelo em várias GPUs, várias máquinas ou TPUs.
A seção Avançado tem muitos exemplos de notebooks instrutivos, incluindo tradução automática neural , Transformers e CycleGAN .
Confira estes vídeos para uma introdução ao aprendizado de máquina com o TensorFlow:
Explore bibliotecas para criar modelos ou métodos avançados usando o TensorFlow e acesse pacotes de aplicativos específicos do domínio que estendem o TensorFlow. Esta é uma amostra dos tutoriais disponíveis para esses projetos.
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