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。'
了解我们的 AI 服务合作伙伴
TensorFlow AI 服务合作伙伴提供一系列咨询和软件解决方案，可以帮助您使用 TensorFlow 更快速地进行创新、更智能地解决问题并扩大规模。
使用 TensorFlow 的公司
聆听 AI 技术推广者 Laurence Moroney 的讲解，了解从研究、生产到部署的整个生态系统的产品资讯、支持 Responsible AI 的新资源，以及关于如何提升参与度的社区更新和提示！
准备好拓展自己的 TensorFlow 技能了吗？Coursera 上的这套包含 4 节内容的专项课程可以帮助您自定义模型架构，并构建实际的计算机视觉及生成式深度学习应用。
提交您的 TensorFlow 项目，就有机会入选我们的 #TFCommunitySpotlight 展示区，获得奖品并与 TensorFlow 团队的一位成员见面。
欢迎了解我们的 TensorFlow 认证计划，从业者可通过该计划在 AI 技术日益火热的全球招聘市场中展现自己的机器学习专业知识。
使用 TensorFlow 2.2 构建模型或应用时应牢记 AI 原则。在构建过程中，请考虑与公平性、隐私性和安全性相关的问题。
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。