选择 TensorFlow 的原因
TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统，其中包含各种工具、库和社区资源，可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展，并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。
轻松地构建模型
在即刻执行环境中使用 Keras 等直观的高阶 API 轻松地构建和训练机器学习模型，该环境使我们能够快速迭代模型并轻松地调试模型。
随时随地进行可靠的机器学习生产
无论您使用哪种语言，都可以在云端、本地、浏览器中或设备上轻松地训练和部署模型。
强大的研究实验
一个简单而灵活的架构，可以更快地将新想法从概念转化为代码，然后创建出先进的模型，并最终对外发布。
常见机器学习问题的解决方案
通过简单的分步演示介绍如何使用 TensorFlow 解决常见的机器学习问题。
由 TensorFlow 提供支持
'有很多开发者、企业和研究人员都在使用机器学习解决具有挑战性的现实问题。了解他们的研究和应用如何 #PoweredbyTF，以及如何分享您的故事。'
查看我们的 TensorFlow 可信合作伙伴试行计划
我们正在试行一项计划，希望将企业与在机器学习解决方案方面具有丰富经验的系统集成商联系起来，这些系统集成商可以帮助您加速创新、更智能地解决问题并扩大规模。
使用 TensorFlow 的公司
The Machine Learning Crash Course is a self-study guide for aspiring machine learning practitioners featuring a series of lessons with video lectures, real-world case studies, and hands-on practice exercises.
Our virtual Dev Summit brought announcements of TensorFlow 2.2 plus many new features and additions to the ecosystem! Read the recap on our blog to learn about the updates and watch video recordings of every session.
Check out our TensorFlow Certificate program for practitioners to showcase their expertise in machine learning in an increasingly AI-driven global job market.
TensorFlow World 是第一个将 TensorFlow 相关人员和机器学习开发者召集在一起的活动，大家可以借此机会分享最佳做法、用例，并亲身了解 TensorFlow 产品的最新开发动向。
Use TensorFlow 2.2 to build a model or application with AI Principles in mind. As you build, ask questions related to fairness, privacy, and security.
关注 TensorFlow 官方公众号（WeChat ID: TensorFlow_official)，了解产品最新信息、技术资源、活动以及实践案例。
我们的 YouTube 频道对 TensorFlow 的机器学习和 AI 进行了重点介绍。您可以观看众多新节目，包括 TensorFlow Meets、Ask TensorFlow 和 Coding TensorFlow。
加入 TensorFlow 通告论坛，了解最新的版本更新、安全建议以及来自 TensorFlow 团队的其他重要信息。