Introdução ao TensorFlow
O TensorFlow facilita a criação de modelos de ML que podem ser executados em qualquer ambiente. Saiba como usar as APIs intuitivas com exemplos de código interativos.
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)
Resolver problemas do mundo real com ML
Confira exemplos de como o TensorFlow é usado para melhorar a pesquisa e criar aplicativos com tecnologia de IA.
Explore the latest advancements in running models client-side with speakers from Chrome, MediaPipe, Intel, Hugging Face, Microsoft, LangChain, and more.
GNNs can process complex relationships between objects, making them a powerful technique for traffic forecasting, medical discovery, and more.
Saiba como o Spotify usa o ecossistema do TensorFlow para criar um simulador off-line extensível e treinar agentes de aprendizado por reforço para gerar playlists.
Novidades no TensorFlow
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Library
TensorFlow.js
Train and run models directly in the browser using JavaScript or Node.js.
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Library
LiteRT
Deploy ML on mobile and edge devices such as Android, iOS, Raspberry Pi, and Edge TPU.
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API
tf.data
Preprocess data and create input pipelines for ML models.
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Library
TFX
Create production ML pipelines and implement MLOps best practices.
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API
tf.keras
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Resource
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