Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English

TensorFlow eğiticileri, Jupyter not defterleri olarak yazılır ve doğrudan Google Colab'da çalıştırılır - kurulum gerektirmeyen, barındırılan bir not defteri ortamı. Google Colab'da Çalıştır düğmesini tıklayın.

Başlamak için en iyi yer, kullanıcı dostu Keras sıralı API'sidir. Yapı taşlarını bir araya getirerek modeller oluşturun. Bu eğitimlerden sonra Keras kılavuzunu okuyun.
Bu "Merhaba, Dünya!" dizüstü bilgisayar model.fit Sequential API ve model.fit .
Bu not defteri koleksiyonu, Keras kullanan temel makine öğrenimi görevlerini gösterir.
Bu öğreticiler, çeşitli veri biçimlerini yüklemek ve giriş ardışık tf.data oluşturmak için tf.data kullanır.
Keras işlevsel ve alt sınıflandırma API'leri, özelleştirme ve gelişmiş araştırma için çalıştırma tanımlı bir arabirim sağlar. Modelinizi oluşturun, ardından ileri ve geri geçişi yazın. Özel katmanlar, etkinleştirmeler ve eğitim döngüleri oluşturun.
Bu "Merhaba, Dünya!" dizüstü bilgisayar, Keras alt sınıflandırma API'sini ve özel bir eğitim döngüsünü kullanır.
Bu not defteri koleksiyonu, TensorFlow'da özel katmanların ve eğitim döngülerinin nasıl oluşturulacağını gösterir.
Model eğitiminizi birden çok GPU, birden çok makine veya TPU'ya dağıtın.
Gelişmiş bölümünde, Neural makine çevirisi , Transformers ve CycleGAN dahil olmak üzere birçok eğitici not defteri örneği bulunur .
En son güncellemeler için TensorFlow bloguna , YouTube kanalına ve Twitter'a abone olun.
TensorFlow kullanarak gelişmiş modeller veya yöntemler oluşturmak için kitaplıkları keşfedin ve TensorFlow'u genişleten etki alanına özel uygulama paketlerine erişin. Bu, bu projeler için mevcut olan eğitimlerin bir örneğidir .