TensorFlow 2 侧重于简单性和易用性,其中包含一些更新,例如即刻执行、直观的更高阶 API 以及可在任何平台上灵活建模的功能。

很多指南是以 Jupyter 笔记本的形式编写而成,并直接在 Google Colab(一种无需设置的托管式笔记本环境)中运行。点击“在 Google Colab 中运行”按钮。

必备文档

安装软件包或从源代码构建。对启用 CUDA® 的卡的 GPU 支持。
帮助您迁移代码的 TensorFlow 2 最佳做法和工具。
Keras 是一个高阶 API,更方便机器学习新手和研究人员使用。
了解使 TensorFlow 能正常运行的基本类和功能。
借助 tf.data API,您可以根据简单的可重用片段构建复杂的输入流水线。
代表完整模型的高阶 API,专为实现缩放和异步训练而设计。
使用检查点或 SavedModel 格式保存 TensorFlow 模型。
在多个 GPU、多台机器或多个 TPU 之间分配训练任务。
提高 TensorFlow 性能的最佳做法和优化技巧。
探索使用 TensorFlow 构建高级模型或方法的其他库,并访问可针对特定领域扩展 TensorFlow 的应用软件包。