מדריכי TensorFlow כתובים כמחברות Jupyter ומופעלים ישירות ב- Google Colab - סביבת מחשב מארח שאינה דורשת התקנה. לחץ על הלחצן הפעל ב- Google Colab .
למתחילים
המקום הטוב ביותר להתחיל הוא באמצעות ממשק ה- API הרציף ידידותי למשתמש. בנה מודלים על ידי חיבור אבני בניין. לאחר הדרכות אלה, קרא את המדריך של Keras .התחלה מהירה למתחילים
זה "שלום עולם!" מחברת מראה את ה- Keras Sequential API ו-model.fit .
יסודות קרס
אוסף מחברות זה מדגים משימות בסיסיות של למידת מכונה באמצעות Keras.לטעון מידע
מדריכים אלה משתמשים ב-tf.data כדי לטעון פורמטי נתונים שונים ולבנות צינורות קלט.
למומחים
ממשקי ה- API הפונקציונליים של Keras ותת-סיווג מספקים ממשק להגדרה לפי התאמה אישית ומחקר מתקדם. בנה את המודל שלך, ואז כתוב את המעבר קדימה ואחורה. צור שכבות מותאמות אישית, הפעלות ולולאות אימון.התחלה מהירה מתקדמת
זה "שלום עולם!" המחשב הנייד משתמש בממשק ה- API של תת-סיווג Keras ולולאת אימונים מותאמת אישית.התאמה אישית
אוסף מחברות זה מראה כיצד לבנות שכבות מותאמות אישית ולולאות אימון ב- TensorFlow.אימונים מבוזרים
הפץ את אימון המודל שלך על פני מספר GPUs, מספר מכונות או TPU.
בחלק המתקדם יש דוגמאות רבות של מחשבים ניידים מאלפים, כולל תרגום מכונה עצבית , רובוטריקים ו- CycleGAN .