Nền tảng đầu cuối dành cho học máy

Cài đặt TensorFlow

Bắt đầu với TensorFlow

TensorFlow giúp dễ dàng tạo các mô hình ML có thể chạy trong mọi môi trường. Tìm hiểu cách sử dụng API trực quan thông qua các mẫu mã tương tác.

Xem hướng dẫn

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)

Chạy khởi động nhanh

Giải quyết các vấn đề trong thế giới thực với ML

Khám phá các ví dụ về cách TensorFlow được sử dụng để thúc đẩy nghiên cứu và xây dựng các ứng dụng hỗ trợ AI.

TenorFlow GNN

Phân tích dữ liệu quan hệ bằng cách sử dụng mạng lưới thần kinh đồ thị

GNN có thể xử lý các mối quan hệ phức tạp giữa các đối tượng, biến chúng thành một kỹ thuật mạnh mẽ để dự báo lưu lượng truy cập, khám phá y tế, v.v.

Tìm hiểu về TF GNN

lítRT

Cải thiện khả năng tiếp cận sức khỏe bà mẹ với ML trên thiết bị

Tìm hiểu cách LiteRT (trước đây là TensorFlow Lite) cho phép tiếp cận đánh giá siêu âm thai nhi, cải thiện kết quả sức khỏe cho phụ nữ và gia đình trên khắp Kenya và thế giới.

Khám phá LiteRT

Đại lý TensorFlow

Xây dựng hệ thống khuyến nghị với học tập tăng cường

Tìm hiểu cách Spotify sử dụng hệ sinh thái TensorFlow để thiết kế trình mô phỏng ngoại tuyến có thể mở rộng và đào tạo Đại lý RL cách tạo danh sách phát.

Đọc blog

Có gì mới trong TensorFlow

Đọc các thông báo mới nhất từ ​​nhóm và cộng đồng TensorFlow.

Khám phá hệ sinh thái

Khám phá các công cụ đã được thử nghiệm trong quá trình sản xuất để tăng tốc quá trình lập mô hình, triển khai và các quy trình công việc khác.

• Thư viện

  TensorFlow.js

  Huấn luyện và chạy các mô hình trực tiếp trong trình duyệt bằng JavaScript hoặc Node.js.

Thư viện

lítRT

Triển khai ML trên thiết bị di động và thiết bị biên như Android, iOS, Raspberry Pi và Edge TPU.

API

tf.data

Xử lý trước dữ liệu và tạo đường dẫn đầu vào cho các mô hình ML.

Thư viện

TFX

Tạo quy trình ML sản xuất và triển khai các phương pháp hay nhất về MLOps.

API

tf.keras

Tạo mô hình ML bằng API cấp cao của TensorFlow.