TensorFlow के साथ आरंभ करें
TensorFlow ऐसे ML मॉडल बनाना आसान बनाता है जो किसी भी वातावरण में चल सकते हैं। इंटरैक्टिव कोड नमूनों के माध्यम से सहज ज्ञान युक्त एपीआई का उपयोग करना सीखें।
import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=5) model.evaluate(x_test, y_test)
एमएल के साथ वास्तविक दुनिया की समस्याओं का समाधान करें
अनुसंधान को आगे बढ़ाने और AI-संचालित अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए TensorFlow का उपयोग कैसे किया जाता है, इसके उदाहरण देखें।
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जीएनएन वस्तुओं के बीच जटिल संबंधों को संसाधित कर सकते हैं, जिससे वे यातायात पूर्वानुमान, चिकित्सा खोज और बहुत कुछ के लिए एक शक्तिशाली तकनीक बन जाते हैं।
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जानें कि कैसे TensorFlow Lite भ्रूण के अल्ट्रासाउंड मूल्यांकन तक पहुंच को सक्षम बनाता है, जिससे केन्या और दुनिया भर में महिलाओं और परिवारों के स्वास्थ्य परिणामों में सुधार होता है।
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जानें कि Spotify एक विस्तार योग्य ऑफ़लाइन सिम्युलेटर को डिज़ाइन करने और प्लेलिस्ट बनाने के लिए RL एजेंटों को प्रशिक्षित करने के लिए TensorFlow पारिस्थितिकी तंत्र का उपयोग कैसे करता है।
TensorFlow में नया क्या है?
TensorFlow टीम और समुदाय की नवीनतम घोषणाएँ पढ़ें।
पारिस्थितिकी तंत्र का अन्वेषण करें
मॉडलिंग, परिनियोजन और अन्य वर्कफ़्लो में तेजी लाने के लिए उत्पादन-परीक्षणित टूल खोजें।
पुस्तकालय
टेन्सरफ्लो लाइट
एंड्रॉइड, आईओएस, रास्पबेरी पाई और एज टीपीयू जैसे मोबाइल और एज डिवाइस पर एमएल तैनात करें।
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TensorFlow.js
जावास्क्रिप्ट या Node.js का उपयोग करके मॉडल को सीधे ब्राउज़र में प्रशिक्षित करें और चलाएं।
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tf.डेटा
डेटा को प्रीप्रोसेस करें और एमएल मॉडल के लिए इनपुट पाइपलाइन बनाएं।
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टीएफएक्स
उत्पादन एमएल पाइपलाइन बनाएं और एमएलओपीएस सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करें।
एपीआई
tf.keras
TensorFlow के उच्च-स्तरीय API के साथ ML मॉडल बनाएं।