TensorFlow 2 מתמקד בפשטות וקלות שימוש, עם עדכונים כמו ביצוע נלהב, ממשקי API ברמה גבוהה יותר ובניית מודלים גמישים בכל פלטפורמה.

מדריכים רבים כתובים כמחברות Jupyter ומופעלים ישירות ב-Google Colab - סביבת מחברת מתארחת שאינה דורשת הגדרה. לחץ על הלחצן הפעל ב-Google Colab .

תיעוד חיוני

התקן את החבילה או בנה ממקור. תמיכה ב-GPU עבור כרטיסים התומכים ב-CUDA®.
למד כיצד להעביר את קוד TF1.x ל-TF2.
Keras הוא API ברמה גבוהה שקל יותר למתחילים ב-ML, כמו גם לחוקרים.
למד על השיעורים והתכונות הבסיסיות שגורמות ל-TensorFlow לעבוד.
ה-API של tf.data מאפשר לך לבנות צינורות קלט מורכבים מחלקים פשוטים הניתנים לשימוש חוזר.
למד על שיטות העבודה המומלצות לפיתוח יעיל באמצעות TensorFlow 2.
שמור מודל TensorFlow באמצעות נקודות ביקורת או פורמט SavedModel.
הפצת ההדרכה על פני מספר GPUs, מספר מכונות או TPUs.
שיטות עבודה מומלצות וטכניקות אופטימיזציה לביצועים מיטביים של TensorFlow.

ספריות והרחבות

חקור משאבים נוספים לבניית מודלים או שיטות מתקדמות באמצעות TensorFlow, וקבל גישה לחבילות יישומים ספציפיות לדומיין שמרחיבות את TensorFlow.