กันยายน 2023

จดหมายข่าว TensorFlow กันยายน 2023

ดูตัวอย่างจากชุมชน สำรวจรุ่น TF 2.14 และอื่นๆ

สร้างไปป์ไลน์ ML ด้วย Visual Blocks
เร่งวงจรผลิตภัณฑ์ ML โดยใช้โปรแกรมแก้ไขภาพแบบไม่ต้องเขียนโค้ดเพื่อเปลี่ยนจากแนวคิดไปสู่การผลิตได้เร็วขึ้น รับแรงบันดาลใจจาก ตัวอย่าง จากชุมชน
ลองใช้บล็อกภาพ
สำรวจการเปิดตัว TensorFlow 2.14
การเปิดตัวครั้งนี้นำเสนอการปรับปรุง GPU สำหรับเทนเซอร์ขนาดใหญ่ ลบการรองรับ Python 3.8 (ใช้แพตช์ 2.13.1) และอื่นๆ
ดูบันทึกประจำรุ่น
การประมวลผลข้อมูลชั่วคราวล่วงหน้าทำได้ง่ายขึ้น
เรียนรู้วิธีใช้ Temporian ซึ่งเป็นไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สใหม่ เพื่อโหลดและประมวลผลข้อมูลชั่วคราว และฝึกฝนโมเดลการคาดการณ์ด้วย TensorFlow Decision Forests
อ่านบล็อก
กรอบงานพลศาสตร์ของไหลเชิงคำนวณสำหรับการวิจัยการไหลแบบปั่นป่วน
เรียนรู้เกี่ยวกับการจำลองเชิงตัวเลขโดยตรง และวิธีที่ TensorFlow และการเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์ TPU ช่วยให้สามารถจำลองกระแสน้ำปั่นป่วนขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพสูง
อ่านบล็อก
สร้างเอฟเฟกต์วิดีโอสโลว์โมชั่นโดยใช้การแก้ไขเฟรม
ใช้โมเดล FILM ใน TensorFlow Hub เพื่อสร้างเอฟเฟกต์วิดีโอโดยการสร้างภาพที่อยู่ระหว่างกันจากชุดภาพที่จัดเตรียมไว้ให้
สำรวจบทช่วยสอน
สำรวจได้: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจดจำหรือสรุปได้หรือไม่
เรียนรู้เกี่ยวกับขอบเขตความสามารถในการตีความเชิงกลไกที่เพิ่มขึ้น และวิธีการสังเกตลักษณะทั่วไปในแบบจำลองที่ซับซ้อนมากขึ้น
อ่านบทความ
เชื่อมต่ออยู่เสมอ
บล็อก
© 2023 Google LLC 1600 Amphitheatre Parkway, เมาน์เทนวิว, แคลิฟอร์เนีย 94043
-

ดูตัวอย่างจากชุมชน สำรวจรุ่น TF 2.14 และอื่นๆ

สร้างไปป์ไลน์ ML ด้วย Visual Blocks
เร่งวงจรผลิตภัณฑ์ ML โดยใช้โปรแกรมแก้ไขภาพแบบไม่ต้องเขียนโค้ดเพื่อเปลี่ยนจากแนวคิดไปสู่การผลิตได้เร็วขึ้น รับแรงบันดาลใจจาก ตัวอย่าง จากชุมชน
ลองใช้บล็อกภาพ
สำรวจการเปิดตัว TensorFlow 2.14
การเปิดตัวครั้งนี้นำเสนอการปรับปรุง GPU สำหรับเทนเซอร์ขนาดใหญ่ ลบการรองรับ Python 3.8 (ใช้แพตช์ 2.13.1) และอื่นๆ
ดูบันทึกประจำรุ่น
การประมวลผลข้อมูลชั่วคราวล่วงหน้าทำได้ง่ายขึ้น
เรียนรู้วิธีใช้ Temporian ซึ่งเป็นไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สใหม่ เพื่อโหลดและประมวลผลข้อมูลชั่วคราว และฝึกฝนโมเดลการคาดการณ์ด้วย TensorFlow Decision Forests
อ่านบล็อก
กรอบงานพลศาสตร์ของไหลเชิงคำนวณสำหรับการวิจัยการไหลแบบปั่นป่วน
เรียนรู้เกี่ยวกับการจำลองเชิงตัวเลขโดยตรง และวิธีที่ TensorFlow และการเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์ TPU ช่วยให้สามารถจำลองกระแสน้ำปั่นป่วนขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพสูง
อ่านบล็อก
สร้างเอฟเฟกต์วิดีโอสโลว์โมชั่นโดยใช้การแก้ไขเฟรม
ใช้โมเดล FILM ใน TensorFlow Hub เพื่อสร้างเอฟเฟกต์วิดีโอโดยการสร้างภาพที่อยู่ระหว่างกันจากชุดภาพที่จัดเตรียมไว้ให้
สำรวจบทช่วยสอน
สำรวจได้: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจดจำหรือสรุปได้หรือไม่
เรียนรู้เกี่ยวกับขอบเขตความสามารถในการตีความเชิงกลไกที่เพิ่มขึ้น และวิธีการสังเกตลักษณะทั่วไปในแบบจำลองที่ซับซ้อนมากขึ้น
อ่านบทความ
เชื่อมต่ออยู่เสมอ
บล็อก
© 2023 Google LLC 1600 Amphitheatre Parkway, เมาน์เทนวิว, แคลิฟอร์เนีย 94043
-

ดูตัวอย่างจากชุมชน สำรวจรุ่น TF 2.14 และอื่นๆ

สร้างไปป์ไลน์ ML ด้วย Visual Blocks
เร่งวงจรผลิตภัณฑ์ ML โดยใช้โปรแกรมแก้ไขภาพแบบไม่ต้องเขียนโค้ดเพื่อเปลี่ยนจากแนวคิดไปสู่การผลิตได้เร็วขึ้น รับแรงบันดาลใจจาก ตัวอย่าง จากชุมชน
ลองใช้บล็อกภาพ
สำรวจการเปิดตัว TensorFlow 2.14
การเปิดตัวครั้งนี้นำเสนอการปรับปรุง GPU สำหรับเทนเซอร์ขนาดใหญ่ ลบการรองรับ Python 3.8 (ใช้แพตช์ 2.13.1) และอื่นๆ
ดูบันทึกประจำรุ่น
การประมวลผลข้อมูลชั่วคราวล่วงหน้าทำได้ง่ายขึ้น
เรียนรู้วิธีใช้ Temporian ซึ่งเป็นไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สใหม่ เพื่อโหลดและประมวลผลข้อมูลชั่วคราว และฝึกฝนโมเดลการคาดการณ์ด้วย TensorFlow Decision Forests
อ่านบล็อก
กรอบงานพลศาสตร์ของไหลเชิงคำนวณสำหรับการวิจัยการไหลแบบปั่นป่วน
เรียนรู้เกี่ยวกับการจำลองเชิงตัวเลขโดยตรง และวิธีที่ TensorFlow และการเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์ TPU ช่วยให้สามารถจำลองกระแสน้ำปั่นป่วนขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพสูง
อ่านบล็อก
สร้างเอฟเฟกต์วิดีโอสโลว์โมชั่นโดยใช้การแก้ไขเฟรม
ใช้โมเดล FILM ใน TensorFlow Hub เพื่อสร้างเอฟเฟกต์วิดีโอโดยการสร้างภาพที่อยู่ระหว่างกันจากชุดภาพที่จัดเตรียมไว้ให้
สำรวจบทช่วยสอน
สำรวจได้: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจดจำหรือสรุปได้หรือไม่
เรียนรู้เกี่ยวกับขอบเขตความสามารถในการตีความเชิงกลไกที่เพิ่มขึ้น และวิธีการสังเกตลักษณะทั่วไปในแบบจำลองที่ซับซ้อนมากขึ้น
อ่านบทความ
เชื่อมต่ออยู่เสมอ
บล็อก
© 2023 Google LLC 1600 Amphitheatre Parkway, เมาน์เทนวิว, แคลิฟอร์เนีย 94043
-

ดูตัวอย่างจากชุมชน สำรวจรุ่น TF 2.14 และอื่นๆ

สร้างไปป์ไลน์ ML ด้วย Visual Blocks
เร่งวงจรผลิตภัณฑ์ ML โดยใช้โปรแกรมแก้ไขภาพแบบไม่ต้องเขียนโค้ดเพื่อเปลี่ยนจากแนวคิดไปสู่การผลิตได้เร็วขึ้น รับแรงบันดาลใจจาก ตัวอย่าง จากชุมชน
ลองใช้บล็อกภาพ
สำรวจการเปิดตัว TensorFlow 2.14
การเปิดตัวครั้งนี้นำเสนอการปรับปรุง GPU สำหรับเทนเซอร์ขนาดใหญ่ ลบการรองรับ Python 3.8 (ใช้แพตช์ 2.13.1) และอื่นๆ
ดูบันทึกประจำรุ่น
การประมวลผลข้อมูลชั่วคราวล่วงหน้าทำได้ง่ายขึ้น
เรียนรู้วิธีใช้ Temporian ซึ่งเป็นไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สใหม่ เพื่อโหลดและประมวลผลข้อมูลชั่วคราว และฝึกฝนโมเดลการคาดการณ์ด้วย TensorFlow Decision Forests
อ่านบล็อก
กรอบงานพลศาสตร์ของไหลเชิงคำนวณสำหรับการวิจัยการไหลแบบปั่นป่วน
เรียนรู้เกี่ยวกับการจำลองเชิงตัวเลขโดยตรง และวิธีที่ TensorFlow และการเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์ TPU ช่วยให้สามารถจำลองกระแสน้ำปั่นป่วนขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพสูง
อ่านบล็อก
สร้างเอฟเฟกต์วิดีโอสโลว์โมชั่นโดยใช้การแก้ไขเฟรม
ใช้โมเดล FILM ใน TensorFlow Hub เพื่อสร้างเอฟเฟกต์วิดีโอโดยการสร้างภาพที่อยู่ระหว่างกันจากชุดภาพที่จัดเตรียมไว้ให้
สำรวจบทช่วยสอน
สำรวจได้: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจดจำหรือสรุปได้หรือไม่
เรียนรู้เกี่ยวกับขอบเขตความสามารถในการตีความเชิงกลไกที่เพิ่มขึ้น และวิธีการสังเกตลักษณะทั่วไปในแบบจำลองที่ซับซ้อนมากขึ้น
อ่านบทความ
เชื่อมต่ออยู่เสมอ
บล็อก
© 2023 Google LLC 1600 Amphitheatre Parkway, เมาน์เทนวิว, แคลิฟอร์เนีย 94043