मशीन लर्निंग के लिए एक एंड-टू-एंड प्लेटफॉर्म

टेंसरफ़्लो स्थापित करें

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।

ट्यूटोरियल देखें

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)

त्वरित प्रारंभ चलाएँ

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।

टेन्सरफ्लो जीएनएन

ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके संबंधपरक डेटा का विश्लेषण करें

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।

टीएफ जीएनएन के बारे में जानें

लाइटआरटी

ऑन-डिवाइस एमएल के साथ मातृ स्वास्थ्य तक पहुंच में सुधार

जानें कि कैसे LiteRT (पूर्व में 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।

लाइटआरटी का अन्वेषण करें

टेन्सरफ्लो एजेंट

सुदृढीकरण सीखने के साथ अनुशंसा प्रणाली बनाएं

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।

ब्लॉग पढ़ें

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

  TensorFlow.js

  जावास्क्रिप्ट या Node.js का उपयोग करके मॉडल को सीधे ब्राउज़र में प्रशिक्षित करें और चलाएं।

पुस्तकालय

लाइटआरटी

एंड्रॉइड, आईओएस, रास्पबेरी पाई और एज टीपीयू जैसे मोबाइल और एज डिवाइस पर एमएल तैनात करें।

एपीआई

tf.डेटा

डेटा को प्रीप्रोसेस करें और एमएल मॉडल के लिए इनपुट पाइपलाइन बनाएं।

पुस्तकालय

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।