Сентябрь 2023 г.

Информационный бюллетень TensorFlow, сентябрь 2023 г.

Ознакомьтесь с примерами сообщества, изучите выпуск TF 2.14 и многое другое.

Создание конвейеров машинного обучения с помощью визуальных блоков
Ускорьте цикл разработки продуктов машинного обучения с помощью этого визуального редактора без кода, чтобы быстрее перейти от идеи к производству. Вдохновляйтесь примерами сообщества.
Попробуйте визуальные блоки
Изучите выпуск TensorFlow 2.14
В выпуске представлены улучшения графического процессора для больших тензоров, удалена поддержка Python 3.8 (используйте патч 2.13.1) и многое другое.
Посмотреть примечания к выпуску
Предварительная обработка временных данных стала проще
Узнайте, как использовать Temporian, новую библиотеку Python с открытым исходным кодом, для загрузки и обработки временных данных, а также обучения модели прогнозирования с помощью лесов решений TensorFlow .
Читать блог
Система вычислительной гидродинамики для исследования турбулентных потоков
Узнайте о прямом численном моделировании и о том, как аппаратное ускорение TensorFlow и TPU обеспечивает высокопроизводительное крупномасштабное моделирование турбулентных потоков.
Читать блог
Создавайте замедленные видеоэффекты с помощью интерполяции кадров.
Используйте модель FILM в TensorFlow Hub для создания видеоэффектов путем создания промежуточных изображений из предоставленного набора изображений.
Изучите руководство
Explorable: модели машинного обучения запоминают или обобщают?
Узнайте о растущей области механистической интерпретируемости и о том, как обобщение можно наблюдать в более сложных моделях.
Прочитать статью
Оставайтесь на связи
блог
© Google LLC, 2023. 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA 94043.
,

Ознакомьтесь с примерами сообщества, изучите выпуск TF 2.14 и многое другое.

Создание конвейеров машинного обучения с помощью визуальных блоков
Ускорьте цикл разработки продуктов машинного обучения с помощью этого визуального редактора без кода, чтобы быстрее перейти от идеи к производству. Вдохновляйтесь примерами сообщества.
Попробуйте визуальные блоки
Изучите выпуск TensorFlow 2.14
В выпуске представлены улучшения графического процессора для больших тензоров, удалена поддержка Python 3.8 (используйте патч 2.13.1) и многое другое.
Посмотреть примечания к выпуску
Предварительная обработка временных данных стала проще
Узнайте, как использовать Temporian, новую библиотеку Python с открытым исходным кодом, для загрузки и обработки временных данных, а также обучения модели прогнозирования с помощью лесов решений TensorFlow .
Читать блог
Система вычислительной гидродинамики для исследования турбулентных потоков
Узнайте о прямом численном моделировании и о том, как аппаратное ускорение TensorFlow и TPU обеспечивает высокопроизводительное крупномасштабное моделирование турбулентных потоков.
Читать блог
Создавайте замедленные видеоэффекты с помощью интерполяции кадров.
Используйте модель FILM в TensorFlow Hub для создания видеоэффектов путем создания промежуточных изображений из предоставленного набора изображений.
Изучите руководство
Explorable: модели машинного обучения запоминают или обобщают?
Узнайте о растущей области механистической интерпретируемости и о том, как обобщение можно наблюдать в более сложных моделях.
Прочитать статью
Оставайтесь на связи
блог
© Google LLC, 2023. 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA 94043.
,

Ознакомьтесь с примерами сообщества, изучите выпуск TF 2.14 и многое другое.

Создание конвейеров машинного обучения с помощью визуальных блоков
Ускорьте цикл разработки продуктов машинного обучения с помощью этого визуального редактора без кода, чтобы быстрее перейти от идеи к производству. Вдохновляйтесь примерами сообщества.
Попробуйте визуальные блоки
Изучите выпуск TensorFlow 2.14
В выпуске представлены улучшения графического процессора для больших тензоров, удалена поддержка Python 3.8 (используйте патч 2.13.1) и многое другое.
Посмотреть примечания к выпуску
Предварительная обработка временных данных стала проще
Узнайте, как использовать Temporian, новую библиотеку Python с открытым исходным кодом, для загрузки и обработки временных данных, а также обучения модели прогнозирования с помощью лесов решений TensorFlow .
Читать блог
Система вычислительной гидродинамики для исследования турбулентных потоков
Узнайте о прямом численном моделировании и о том, как аппаратное ускорение TensorFlow и TPU обеспечивает высокопроизводительное крупномасштабное моделирование турбулентных потоков.
Читать блог
Создавайте замедленные видеоэффекты с помощью интерполяции кадров.
Используйте модель FILM в TensorFlow Hub для создания видеоэффектов путем создания промежуточных изображений из предоставленного набора изображений.
Изучите руководство
Explorable: модели машинного обучения запоминают или обобщают?
Узнайте о растущей области механистической интерпретируемости и о том, как обобщение можно наблюдать в более сложных моделях.
Прочитать статью
Оставайтесь на связи
блог
© Google LLC, 2023. 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA 94043.
,

Ознакомьтесь с примерами сообщества, изучите выпуск TF 2.14 и многое другое.

Создание конвейеров машинного обучения с помощью визуальных блоков
Ускорьте цикл разработки продуктов машинного обучения с помощью этого визуального редактора без кода, чтобы быстрее перейти от идеи к производству. Вдохновляйтесь примерами сообщества.
Попробуйте визуальные блоки
Изучите выпуск TensorFlow 2.14
В выпуске представлены улучшения графического процессора для больших тензоров, удалена поддержка Python 3.8 (используйте патч 2.13.1) и многое другое.
Посмотреть примечания к выпуску
Предварительная обработка временных данных стала проще
Узнайте, как использовать Temporian, новую библиотеку Python с открытым исходным кодом, для загрузки и обработки временных данных, а также обучения модели прогнозирования с помощью лесов решений TensorFlow .
Читать блог
Система вычислительной гидродинамики для исследования турбулентных потоков
Узнайте о прямом численном моделировании и о том, как аппаратное ускорение TensorFlow и TPU обеспечивает высокопроизводительное крупномасштабное моделирование турбулентных потоков.
Читать блог
Создавайте замедленные видеоэффекты с помощью интерполяции кадров.
Используйте модель FILM в TensorFlow Hub для создания видеоэффектов путем создания промежуточных изображений из предоставленного набора изображений.
Изучите руководство
Explorable: модели машинного обучения запоминают или обобщают?
Узнайте о растущей области механистической интерпретируемости и о том, как обобщение можно наблюдать в более сложных моделях.
Прочитать статью
Оставайтесь на связи
блог
© Google LLC, 2023. 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA 94043.