Учебные пособия по TensorFlow написаны в виде блокнотов Jupyter и запускаются непосредственно в Google Colab — размещенной среде блокнотов, не требующей настройки. В верхней части каждого руководства вы увидите кнопку «Запустить в Google Colab» . Нажмите кнопку, чтобы открыть блокнот и запустить код самостоятельно.

Для начинающих

Лучше всего начать с удобного последовательного API Keras. Создавайте модели, соединяя строительные блоки. После этих туториалов прочтите руководство по Keras .
Это "Привет, мир!" Блокнот показывает Keras Sequential API и model.fit .
В этой коллекции блокнотов демонстрируются основные задачи машинного обучения с использованием Keras.
В этих руководствах используется tf.data для загрузки различных форматов данных и построения конвейеров ввода.

Для экспертов

Функциональные и подклассовые API-интерфейсы Keras предоставляют интерфейс определения при запуске для настройки и расширенных исследований. Создайте свою модель, затем напишите прямой и обратный проходы. Создавайте собственные слои, активации и обучающие циклы.
Это "Привет, мир!" Блокнот использует API подклассов Keras и настраиваемый цикл обучения.
В этой коллекции записных книжек показано, как создавать собственные слои и обучающие циклы в TensorFlow.
Распределите обучение модели между несколькими графическими процессорами, несколькими машинами или TPU.
В разделе «Дополнительно» есть много поучительных примеров блокнотов, в том числе « Нейронный машинный перевод », «Трансформеры » и «CycleGAN» .

Видеоуроки

Посмотрите эти видеоролики для ознакомления с машинным обучением с помощью TensorFlow:

Библиотеки и расширения

Изучите библиотеки для создания продвинутых моделей или методов с помощью TensorFlow и получите доступ к пакетам приложений для предметной области, которые расширяют возможности TensorFlow. Это пример учебных пособий, доступных для этих проектов.

Обновления TensorFlow

Подпишитесь на блог TensorFlow , канал YouTube и Twitter , чтобы быть в курсе последних обновлений.