TensorFlow Birleşik
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
TensorFlow Federasyon (TFF) platformu iki katmandan oluşur:
- Birleşik Öğrenme (FL) , mevcut Keras veya Keras olmayan makine öğrenimi modellerini TFF çerçevesine bağlamak için üst düzey arayüzler. Birleştirilmiş öğrenme algoritmalarının ayrıntılarını incelemenize gerek kalmadan, birleştirilmiş eğitim veya değerlendirme gibi temel görevleri gerçekleştirebilirsiniz.
- Federe Çekirdek (FC) , TensorFlow'u güçlü bir şekilde yazılmış işlevsel programlama ortamında dağıtılmış iletişim operatörleriyle birleştirerek özel birleştirilmiş algoritmaları kısa ve öz bir şekilde ifade etmek için alt düzey arayüzler.
Pratik örnekler kullanarak ana TFF konseptleri ve API'leri konusunda size yol gösteren TFF eğitimleriyle başlayın. Ortamınızı TFF ile kullanılacak şekilde yapılandırmak için kurulum talimatlarını takip ettiğinizden emin olun.
Daha ayrıntılı kılavuzlar (bu sayfanın sol kenar çubuğuna bakın) önemli konular hakkında referans bilgileri sağlar.
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["# TensorFlow Federated\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThe TensorFlow Federated (TFF) platform consists of two layers:\n\n- [Federated Learning (FL)](/federated/federated_learning), high-level interfaces to plug existing Keras or non-Keras machine learning models into the TFF framework. You can perform basic tasks, such as federated training or evaluation, without having to study the details of federated learning algorithms.\n- [Federated Core (FC)](/federated/federated_core), lower-level interfaces to concisely express custom federated algorithms by combining TensorFlow with distributed communication operators within a strongly-typed functional programming environment.\n\nStart with the [TFF tutorials](/federated/tutorials/tutorials_overview) that walk you\nthrough the main TFF concepts and APIs using practical examples. Make sure to\nfollow the [installation instructions](/federated/install) to configure your environment\nfor use with TFF.\n\nThe more detailed guides (see the left sidebar of this page) then provide\nreference information on important topics."]]
