TensorFlow 2, istekli yürütme, sezgisel üst düzey API'ler ve herhangi bir platformda esnek model oluşturma gibi güncellemelerle basitlik ve kullanım kolaylığına odaklanır.
Birçok kılavuz, Jupyter not defterleri olarak yazılmıştır ve kurulum gerektirmeyen, barındırılan bir not defteri ortamı olan Google Colab'da doğrudan çalıştırılır. Google Colab'da Çalıştır düğmesini tıklayın.
Temel belgeler
TensorFlow'u yükleyin
Paketi yükleyin veya kaynaktan oluşturun. CUDA® özellikli kartlar için GPU desteği.TensorFlow 2'ye geçiş yapın
TF1.x kodunuzu TF2'ye nasıl taşıyacağınızı öğrenin.Keras
Keras, ML'ye yeni başlayanlar ve araştırmacılar için daha kolay olan üst düzey bir API'dir.TensorFlow temelleri
TensorFlow'un çalışmasını sağlayan temel sınıflar ve özellikler hakkında bilgi edinin.Veri girişi ardışık düzenleri
tf.data
API, basit, yeniden kullanılabilir parçalardan karmaşık girdi ardışık düzenleri oluşturmanıza olanak tanır.
TensorFlow 2 en iyi uygulamaları
TensorFlow 2 kullanarak etkili geliştirme için en iyi uygulamalar hakkında bilgi edinin.Bir modeli kaydet
Denetim noktalarını veya SavedModel biçimini kullanarak bir TensorFlow modelini kaydedin.hızlandırıcılar
Eğitimi birden çok GPU, birden çok makine veya TPU arasında dağıtın.Verim
Optimum TensorFlow performansı için en iyi uygulamalar ve optimizasyon teknikleri.Kitaplıklar ve uzantılar
TensorFlow kullanarak gelişmiş modeller veya yöntemler oluşturmak için ek kaynakları keşfedin ve TensorFlow'u genişleten etki alanına özgü uygulama paketlerine erişin.-
TensorFlow Karar Ormanları
TensorFlow'da karar ormanı modellerini (ör. Rastgele Ormanlar, Gradient Boosted Ağaçlar) eğitmek, çalıştırmak ve yorumlamak için bir kitaplık. -
TensorFlow Merkezi
Makine öğrenimi modellerinin yeniden kullanılabilir parçalarının yayınlanması, keşfedilmesi ve tüketilmesi için bir kitaplık. -
servis
Üretim ortamlarında yüksek performans için tasarlanmış makine öğrenimi modelleri için bir TFX hizmet sistemi. -
TensorFlow Birleşik
Merkezi olmayan veriler üzerinde makine öğrenimi ve diğer hesaplamalar için bir çerçeve. -
Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenme
Özellik girdilerine ek olarak yapılandırılmış sinyallerden yararlanarak sinir ağlarını eğitmek için bir öğrenme paradigması. -
TensorFlow Grafikleri
Kameralar, ışıklar ve malzemelerden oluşturuculara kadar çeşitli bilgisayar grafik işlevleri kitaplığı. -
SIG Eklentileri
SIG Addons tarafından sağlanan TensorFlow için ekstra işlevsellik.
-
TensorBoard
TensorFlow programlarını anlamak, hata ayıklamak ve optimize etmek için bir dizi görselleştirme aracı. -
veri kümeleri
TensorFlow ile kullanıma hazır bir veri kümeleri koleksiyonu. -
Model Optimizasyonu
TensorFlow Model Optimization Toolkit, makine öğrenimi modellerini dağıtım ve yürütme için optimize etmeye yönelik bir araçlar paketidir. -
olasılık
TensorFlow Probability, olasılıksal muhakeme ve istatistiksel analiz için bir kitaplıktır. -
MLIR
MLIR, TensorFlow'da yüksek performanslı makine öğrenimi modelleri için altyapıyı birleştirir. -
XLA
Potansiyel olarak hiçbir kaynak kodu değişikliği olmadan TensorFlow modellerini hızlandıran, lineer cebir için etki alanına özgü bir derleyici. -
SIG GÇ
SIG IO tarafından sağlanan veri kümesi, akış ve dosya sistemi uzantıları.