דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.
Switch to English

מדריכי TensorFlow נכתבים כמחברות של יופיטר ומופעלים ישירות ב- Google Colab - סביבת מחברת מתארחת שאינה דורשת התקנה. לחץ על כפתור הפעלה ב- Google Colab .

המקום הטוב ביותר להתחיל בו הוא עם ממשק ה- API העוקב של Keras ידידותי למשתמש. בנה דגמים על ידי חיבור יחד אבני בניין. לאחר הדרכות אלה קרא את מדריך Keras .
זה "שלום, עולם!" המחברת מציגה את ה- API של Keras Sequential ו- model.fit .
אוסף מחברות זה מדגים משימות למידה בסיסיות במכונה באמצעות Keras.
במדריכים אלה משתמשים tf.data כדי לטעון פורמטים שונים של נתונים ולבנות צינורות קלט.
ממשקי ה- API הפונקציונליים ותת-הסיווג של Keras מספקים ממשק להגדיר לפי רמה להתאמה אישית ולמחקר מתקדם. בנה את המודל שלך, ואז כתוב את המעבר קדימה ואחורה. צור שכבות, הפעלות ולולאות אימונים בהתאמה אישית.
זה "שלום, עולם!" המחברת משתמשת בממשק ה- API של Cleras subclassing ולולאת הדרכה בהתאמה אישית.
אוסף המחברות הזה מראה כיצד לבנות שכבות מותאמות ולולאות אימונים ב- TensorFlow.
הפץ את הכשרת הדגם שלך על פני מספר GPUs, מכונות מרובות או TPUs.
בחלק המתקדם דוגמאות רבות של מחברות מלמדות , כולל תרגום מכונה עצבית , רובוטריקים ו- CycleGAN .
הירשמו לבלוג TensorFlow , לערוץ היוטיוב וטוויטר לקבלת העדכונים האחרונים.
חקור ספריות לבנות מודלים או שיטות מתקדמים באמצעות TensorFlow, וגישה לחבילות יישומים ספציפיות לתחום המרחיבות את TensorFlow. זהו מדגם מהמדריכים הזמינים לפרויקטים אלה.