Начните работу с TensorFlow
TensorFlow упрощает создание моделей машинного обучения, которые могут работать в любой среде. Узнайте, как использовать интуитивно понятные API-интерфейсы, с помощью интерактивных примеров кода.
import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=5) model.evaluate(x_test, y_test)
Решайте реальные проблемы с помощью ML
Изучите примеры того, как TensorFlow используется для продвижения исследований и создания приложений на базе искусственного интеллекта.
GNN могут обрабатывать сложные взаимосвязи между объектами, что делает их мощным методом прогнозирования трафика, медицинских открытий и многого другого.
Узнайте, как TensorFlow Lite обеспечивает доступ к ультразвуковому исследованию плода, улучшая показатели здоровья женщин и семей в Кении и во всем мире.
Узнайте, как Spotify использует экосистему TensorFlow для разработки расширяемого автономного симулятора и обучения агентов RL созданию списков воспроизведения.
Что нового в TensorFlow
Прочтите последние объявления от команды и сообщества TensorFlow.
Исследуйте экосистему
Откройте для себя проверенные на практике инструменты для ускорения моделирования, развертывания и других рабочих процессов.
Библиотека
ТензорФлоу Лайт
Развертывайте машинное обучение на мобильных и периферийных устройствах, таких как Android, iOS, Raspberry Pi и Edge TPU.
Библиотека
TensorFlow.js
Обучайте и запускайте модели прямо в браузере с помощью JavaScript или Node.js.
API
tf.data
Предварительная обработка данных и создание конвейеров ввода для моделей ML.
Библиотека
ТФХ
Создавайте производственные конвейеры ML и внедряйте лучшие практики MLOps.
API
tf.keras
Создавайте модели машинного обучения с помощью высокоуровневого API TensorFlow.
Линкедин