TensorFlow 2 se centra en la simplicidad y la facilidad de uso, con actualizaciones como ejecución inmediata, API intuitivas de nivel superior y compilación de modelos flexibles en cualquier plataforma.
Muchas guías se escriben como notebooks de Jupyter y se ejecutan directamente en Google Colab, un entorno de notebook alojado que no requiere configuración. Haz clic en el botón Ejecutar en Google Colab.
Documentación esencial
Instalación de TensorFlow
Instala el paquete o la compilación desde la fuente. Compatibilidad con GPU para tarjetas habilitadas para CUDA®.Migra a TensorFlow 2
Conoce las prácticas recomendadas y herramientas de TensorFlow 2 para migrar tu código de TF1 a TF2.Keras
Keras es una API de alto nivel que es más fácil de usar para los principiantes en AA y para los investigadores.Conceptos básicos de TensorFlow
Obtén información sobre las clases y funciones básicas que utiliza TensorFlow.Canalizaciones de entrada de datos
La API detf.datate permite compilar canalizaciones de entrada complejas a partir de piezas simples y reutilizables.
Estimadores
Una API de alto nivel que representa un modelo completo, diseñada para el escalamiento y el entrenamiento asíncrono.Guarda un modelo
Guarda un modelo de TensorFlow con puntos de control o el formato de modelo guardado.Aceleradores
Distribuye el entrenamiento en varias GPU, múltiples máquinas o TPU.Rendimiento
Prácticas recomendadas y técnicas de optimización para un rendimiento óptimo de TensorFlow.Bibliotecas y extensiones
Explora recursos adicionales para compilar modelos o métodos avanzados con TensorFlow, y accede a paquetes de aplicaciones específicos del dominio que extienden TensorFlow.-
TensorBoard
Un conjunto de herramientas de visualización para comprender, depurar y optimizar los programas de TensorFlow. -
TensorFlow Hub
Una biblioteca para la publicación, el descubrimiento y el consumo de partes reutilizables de modelos de aprendizaje automático. -
Optimización de modelos
El kit de herramientas de optimización de modelos de TensorFlow es un paquete de herramientas para optimizar los modelos de AA para su implementación y la ejecución. -
TensorFlow Federated
Un marco de trabajo para el aprendizaje automático y otros cálculos sobre datos descentralizados. -
Aprendizaje Estructurado Neuronal
Paradigma de aprendizaje para entrenar redes neuronales mediante el uso de señales estructuradas además de entradas de atributos. -
TensorFlow Graphics
Una biblioteca de funciones de gráficos por computadora que van desde cámaras, luces y materiales hasta procesadores.
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Conjuntos de datos
Una colección de conjuntos de datos listos para usar con TensorFlow. -
Deriva
Un sistema de entrega de TFX para modelos de AA, diseñado para entornos de producción de alto rendimiento. -
Probabilidades
TensorFlow Probability es una biblioteca de razonamiento probabilístico y análisis estadístico. -
MLIR
MLIR unifica la infraestructura de los modelos de AA de alto rendimiento en TensorFlow. -
XLA
Un compilador específico de dominio para el álgebra lineal que acelera los modelos de TensorFlow sin cambios en el código fuente. -
SIG Addons
Funcionalidad adicional para TensorFlow, mantenida por SIG Addons. -
SIG IO
Extensiones del conjunto de datos, la transmisión y el sistema de archivos, mantenidas por SIG IO.