TensorFlow ट्यूटोरियल Jupyter नोटबुक के रूप में लिखे गए हैं और सीधे Google Colab में चलते हैं - एक होस्टेड नोटबुक वातावरण जिसके लिए किसी सेटअप की आवश्यकता नहीं होती है। प्रत्येक ट्यूटोरियल के शीर्ष पर, आपको Google Colab में रन बटन दिखाई देगा। नोटबुक खोलने और कोड को स्वयं चलाने के लिए बटन पर क्लिक करें।
नौसिखिये के लिए
शुरू करने के लिए सबसे अच्छी जगह उपयोगकर्ता के अनुकूल केरस अनुक्रमिक एपीआई है। बिल्डिंग ब्लॉक्स को एक साथ जोड़कर मॉडल बनाएं। इन ट्यूटोरियल्स के बाद, केरस गाइड पढ़ें।शुरुआती क्विकस्टार्ट
यह "नमस्ते, दुनिया!" नोटबुक केरस अनुक्रमिक एपीआई औरmodel.fit है।
केरस मूल बातें
यह नोटबुक संग्रह केरस का उपयोग करके बुनियादी मशीन सीखने के कार्यों को प्रदर्शित करता है।लोड डेटा
ये ट्यूटोरियल विभिन्न डेटा प्रारूपों को लोड करने और इनपुट पाइपलाइन बनाने के लिएtf.data का उपयोग करते हैं।
विशेषज्ञों के लिए
केरस कार्यात्मक और उपवर्ग एपीआई अनुकूलन और उन्नत अनुसंधान के लिए एक परिभाषित-दर-रन इंटरफ़ेस प्रदान करते हैं। अपना मॉडल बनाएं, फिर आगे और पीछे का पास लिखें। कस्टम लेयर, एक्टिवेशन और ट्रेनिंग लूप बनाएं।उन्नत त्वरित प्रारंभ
यह "नमस्ते, दुनिया!" नोटबुक केरस सबक्लासिंग एपीआई और एक कस्टम प्रशिक्षण लूप का उपयोग करता है।अनुकूलन
यह नोटबुक संग्रह दिखाता है कि TensorFlow में कस्टम लेयर और ट्रेनिंग लूप कैसे बनाया जाता है।वितरित प्रशिक्षण
अपने मॉडल प्रशिक्षण को कई GPU, कई मशीनों या TPU में वितरित करें।
उन्नत खंड में कई शिक्षाप्रद नोटबुक उदाहरण हैं, जिनमें तंत्रिका मशीन अनुवाद , ट्रांसफॉर्मर और साइकिलगैन शामिल हैं ।