Die TensorFlow-Tutorials sind als Jupyter-Notizbücher geschrieben und werden direkt in Google Colab ausgeführt - einer gehosteten Notizbuchumgebung, für die keine Einrichtung erforderlich ist. Klicken Sie auf die Schaltfläche In Google Colab ausführen.
Für Anfänger
Der beste Ausgangspunkt ist die benutzerfreundliche sequentielle Keras-API. Erstellen Sie Modelle, indem Sie Bausteine zusammenstecken. Lesen Sie nach diesen Tutorials die Keras-Anleitung .Schnellstart für Anfänger
Dieses "Hallo Welt!" Das Notebook zeigt die Keras Sequential API undmodel.fit .
Keras Grundlagen
Diese Notizbuchsammlung zeigt grundlegende maschinelle Lernaufgaben mit Keras.Lade Daten
Diese Tutorials verwendentf.data , um verschiedene Datenformate zu laden und Eingabe-Pipelines zu erstellen.
Für Experten
Die Keras-Funktions- und Unterklassen-APIs bieten eine definierte Schnittstelle für die Anpassung und erweiterte Forschung. Erstellen Sie Ihr Modell und schreiben Sie den Vorwärts- und Rückwärtsdurchlauf. Erstellen Sie benutzerdefinierte Ebenen, Aktivierungen und Trainingsschleifen.Erweiterter Schnellstart
Dieses "Hallo Welt!" Notebook verwendet die Keras-Unterklassen-API und eine benutzerdefinierte Trainingsschleife.Anpassung
Diese Notizbuchsammlung zeigt, wie Sie benutzerdefinierte Ebenen und Trainingsschleifen in TensorFlow erstellen.Verteiltes Training
Verteilen Sie Ihr Modelltraining auf mehrere GPUs, mehrere Maschinen oder TPUs.
Der Abschnitt "Erweitert" enthält viele lehrreiche Beispiele für Notizbücher, darunter " Neuronale maschinelle Übersetzung" , " Transformers" und " CycleGAN" .