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

O melhor lugar para começar é a API sequencial Keras, que é fácil de usar. Combine elementos fundamentais para criar modelos. Depois desses tutoriais, leia o guia da Keras.
Este notebook "Hello, World!" mostra a API Keras Sequential e model.fit.
Esta coleção de notebooks demonstra tarefas básicas de machine learning usando a Keras.
Estes tutoriais usam tf.data para carregar vários formatos de dados e criar pipelines de entrada.
As APIs funcionais e de subclassificação Keras fornecem uma interface definida pela execução para personalização e pesquisas avançadas. Crie seu modelo e grave os passos para frente e para trás. Crie camadas, ativações e loops de treinamento personalizados.
Este notebook "Hello, World!" usa a API de subclasses Keras e um loop de treinamento personalizado.
Esta coleção de notebooks mostra como criar camadas personalizadas e loops de treinamento no TensorFlow.
Distribua o treinamento dos seus modelos em várias GPUs, máquinas ou TPUs.
A seção "Avançado" tem muitos exemplos instrutivos de notebooks, inclusive sobre tradução automática neural, transformadores e CycleGAN.
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Descubra bibliotecas para criar modelos ou métodos avançados com o TensorFlow e acesse pacotes de aplicativos específicos ao domínio que ampliam o TensorFlow. Esta é uma amostra dos tutoriais disponíveis para esses projetos.