為何該選擇 TensorFlow

TensorFlow 是用於機器學習的端對端開放原始碼平台,由各式各樣的工具、程式庫和社群資源所組成,功能完善且具有彈性,可讓研究人員進一步發展機器學習的技術,並讓開發人員輕鬆打造及部署採用機器學習技術的應用程式。

輕鬆打造模型

使用操作直覺的高階 API (例如 Keras) 搭配 Eager Execution,輕鬆打造及訓練機器學習模型,以立即進行模型疊代,偵錯也相當容易。

所有機器學習的生產環境都很健全

無論你使用的是哪一種語言,都能在雲端、內部端、瀏覽器端或裝置端輕鬆訓練及部署模型。

強大的研究性實驗

簡單有彈性的架構,從新點子的概念發想到撰寫程式碼、建構最先進的模型,再到快速發布,全部包辦。

常見機器學習問題的解決方案

簡單的逐步操作說明,內容是使用 TensorFlow 解決常見的機器學習問題。

適合新手
你的第一個類神經網路

在這個 TensorFlow 完整計畫的快速總覽中,訓練類神經網路將衣物 (例如運動鞋和襯衫) 的圖片分類。

適合專家
生成對抗網路

使用 Keras Subclassing API 來訓練生成對抗網路,產生手寫數字的影像。

適合專家
小心進行神經機器翻譯

使用 Keras Subclassing API,訓練序列至序列的模型將西班牙文翻譯成英文。

技術提供:TensorFlow

由開發人員、企業和研究人員所組成的多元社群運用機器學習來解決具挑戰性的現實問題。瞭解 TensorFlow 如何為他們的研究和應用程式提供支援 #PoweredbyTF,以及如何分享自身案例

最新消息與公告

請前往 TensorFlow 網誌查看其他最新消息,並訂閱我們每月發行的 TensorFlow 電子報,讓最新的公告直接寄到你的收件匣。

2020 年 6 月 29 日
將 Responsible AI 的做法整合至機器學習工作流程

TensorFlow 透過提供機器學習社群一系列的資源與工具,努力推動 Responsible AI 的做法。

2020 年 3 月 16 日
Google Developers 機器學習密集課程

機器學習密集課程包含一系列的視訊講座、實際個案研究和實際操作練習,歡迎有志投身機器學習領域的從業人員參閱這份自學指南。

2020 年 3 月 12 日
TensorFlow Dev Summit 2020 精彩回顧

我們在虛擬開發人員高峰會中宣布推出 TensorFlow 2.2,並介紹了其生態系統中許多新功能與新增項目!請閱讀網誌上的精彩回顧來瞭解更新項目,並觀看所有會議的影片記錄。

2020 年 3 月 10 日
取得 TensorFlow Developer Certificate,在眾人之中脫穎而出

請參閱我們的 TensorFlow 認證計畫。這個計畫是讓從業人員在越來越注重 AI 知識的全球就業市場中,展現他們對於機器學習的專業知識。

資源與社群支援

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使用 TensorFlow 2.2 建構蘊含 AI 原則的模型或應用程式。建構時請考慮公平性、隱私權和安全性的相關問題。

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