I tutorial di TensorFlow sono scritti come taccuini Jupyter ed eseguiti direttamente in Google Colab, un ambiente notebook ospitato che non richiede configurazione. Fare clic sul pulsante Esegui in Google Colab .
Per principianti
Il posto migliore per iniziare è con l'API sequenziale Keras user-friendly. Costruisci modelli collegando insieme i blocchi di costruzione. Dopo questi tutorial, leggi la guida di Keras .Guida rapida per principianti
Questa immagine "Hello, World!" notebook mostra l'API sequenziale di Keras emodel.fit .
Nozioni di base di Keras
Questa raccolta di taccuini mostra le attività di apprendimento automatico di base utilizzando Keras.Caricare dati
Questi tutorial utilizzanotf.data per caricare vari formati di dati e creare pipeline di input.
Per esperti
Le API funzionali e di sottoclasse di Keras forniscono un'interfaccia definita per esecuzione per la personalizzazione e la ricerca avanzata. Costruisci il tuo modello, quindi scrivi il passaggio avanti e indietro. Crea livelli, attivazioni e cicli di allenamento personalizzati.Avvio rapido avanzato
Questa immagine "Hello, World!" notebook utilizza l'API di sottoclasse di Keras e un ciclo di addestramento personalizzato.Personalizzazione
Questa raccolta di taccuini mostra come creare livelli personalizzati e cicli di addestramento in TensorFlow.Formazione distribuita
Distribuisci la formazione del tuo modello su più GPU, più macchine o TPU.
La sezione Avanzate contiene molti esempi di taccuini istruttivi, tra cui la traduzione automatica neurale , Transformers e CycleGAN .