Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.
Switch to English

Các hướng dẫn của TensorFlow được viết dưới dạng sổ ghi chép Jupyter và chạy trực tiếp trong Google Colab — một môi trường sổ ghi chép được lưu trữ không yêu cầu thiết lập. Nhấp vào nút Chạy trong Google Colab .

Nơi tốt nhất để bắt đầu là với API tuần tự Keras thân thiện với người dùng. Xây dựng mô hình bằng cách cắm các khối xây dựng lại với nhau. Sau những hướng dẫn này, hãy đọc hướng dẫn Keras .
Đây là "Xin chào, Thế giới!" sổ ghi chép hiển thị API tuần tự model.fitmodel.fit .
Bộ sưu tập sổ tay này trình bày các tác vụ học máy cơ bản bằng Keras.
Các hướng dẫn này sử dụng tf.data để tải các định dạng dữ liệu khác nhau và xây dựng các đường dẫn đầu vào.
Các API phân lớp và chức năng của Keras cung cấp giao diện xác định theo từng lần chạy để tùy chỉnh và nghiên cứu nâng cao. Xây dựng mô hình của bạn, sau đó viết chuyển tiếp và chuyển tiếp. Tạo các lớp tùy chỉnh, kích hoạt và vòng đào tạo.
Đây là "Xin chào, Thế giới!" sổ ghi chép sử dụng API phân lớp Keras và vòng lặp đào tạo tùy chỉnh.
Bộ sưu tập sổ tay này cho thấy cách tạo các lớp tùy chỉnh và các vòng huấn luyện trong TensorFlow.
Phân phối đào tạo mô hình của bạn trên nhiều GPU, nhiều máy hoặc TPU.
Phần Nâng cao có nhiều ví dụ sổ tay hướng dẫn, bao gồm dịch máy thần kinh , Máy biến ápCycleGAN .
Đăng ký blog TensorFlow , kênh YouTubeTwitter để có các bản cập nhật mới nhất.
Khám phá các thư viện để xây dựng các mô hình hoặc phương pháp nâng cao sử dụng TensorFlow và truy cập các gói ứng dụng dành riêng cho miền mở rộng TensorFlow. Đây là một ví dụ về các hướng dẫn có sẵn cho các dự án này.