היכרות עם TensorFlow

TensorFlow מקל על מתחילים ומומחים ליצור מודלים של למידת מכונה עבור שולחן העבודה, הנייד, האינטרנט והענן. עיין בסעיפים למטה כדי להתחיל.

TensorFlow

למד את הבסיס של TensorFlow עם מדריכים למתחילים ולמומחים שיעזרו לך ליצור את פרויקט למידת המכונה הבא שלך.

למד עוד

עבור JavaScript

השתמש ב-TensorFlow.js כדי ליצור מודלים חדשים של למידת מכונה ולפרוס מודלים קיימים עם JavaScript.

למד עוד

עבור מובייל ו-IoT

הפעל מסקנות עם TensorFlow Lite בנייד ובמכשירים משובצים כמו אנדרואיד, iOS, Edge TPU ו-Raspberry Pi.

למד עוד

להפקה

פרוס צינור ML מוכן לייצור לאימון והסקת הסקה באמצעות TensorFlow Extended (TFX).

למד עוד

מערכת אקולוגית של TensorFlow

TensorFlow מספקת אוסף של זרימות עבודה לפיתוח ואימון מודלים באמצעות Python או JavaScript, ולפריסה קלה בענן, On-Prem, בדפדפן או במכשיר, לא משנה באיזו שפה אתה משתמש.

טען ועבד מראש נתונים

בנה, אימון ושימוש חוזר במודלים

לפרוס

פיתוח פייתון

CPU GPU TPU

TensorFlow

בניית צינורות קלט TensorFlow

ה-API של tf.data מאפשר לך לבנות צינורות קלט מורכבים מחלקים פשוטים הניתנים לשימוש חוזר.

לַחקוֹר

TensorFlow

בנה והכשרת דגמים באמצעות Keras

tf.keras הוא API ברמה גבוהה לבנייה והדרכה של דגמים. הוא תומך בפונקציונליות ספציפית ל-TensorFlow, כגון ביצוע להוט, צינורות tf.data ואומדנים.

לַחקוֹר

TensorFlow

פרוס באמצעות Python

פרוס בנייד או מכשיר קצה, בדפדפן או בקנה מידה באמצעות TensorFlow Serving.

פיתוח JavaScript

CPU GPU

TensorFlow.js

השתמש בדגמי TensorFlow.js, TensorFlow או TFLite מאומנים מראש והפעל אותם באינטרנט או בפלטפורמות JS אחרות.

לַחקוֹר

מכשירי אדג'

CPU GPU RPi

TensorFlow Lite

פרוס במכשירים ניידים או משובצים, כמו אנדרואיד, iOS ו-Raspberry Pi

קרא את המדריך למפתחים ובחר דגם חדש או התקן מחדש דגם קיים, המר אותו לקובץ דחוס, טען אותו במכשיר קצה ולאחר מכן בצע אופטימיזציה שלו.

לַחקוֹר

הפקה מקצה לקצה

CPU GPU TPU

TFX

אמת נתוני קלט באמצעות אימות נתונים של TF

ראה כיצד להשתמש ברכיבי TFX כדי לנתח ולשנות את הנתונים שלך עוד לפני שאתה מאמן מודל.

לַחקוֹר

TFX

הנדסת תכונות עם TF Transform

למד כיצד להגדיר פונקציית עיבוד מקדים אשר הופכת נתונים גולמיים לנתונים המשמשים לאימון מודל למידת מכונה, וראה כיצד מימוש Apache Beam משמש להמרת נתונים על ידי המרת פונקציית העיבוד המקדים לצינור Beam.

לַחקוֹר

TFX

דוגמנות והדרכה

למד כיצד לאמן את המודלים שלך בצינור TFX כתהליך מנוהל.

לַחקוֹר

TFX

הבנת ביצועי המודל עם ניתוח מודל TF

ראה כיצד ניתוח מודלים של TensorFlow מאפשר לך לבצע הערכות מודל בצינור TFX ולהמחיש את התוצאות במחברת Jupyter.

לַחקוֹר

TFX

שרת דגמים עם REST API עם TF Serving

למד כיצד TensorFlow Serving מאפשר לך לפרוס אלגוריתמים וניסויים חדשים תוך שמירה על אותה ארכיטקטורת שרת וממשקי API.

לַחקוֹר

כלים

TensorBoard

TensorBoard הוא כלי להמחשה של אימונים ותוצאות

עם TensorBoard אתה יכול לעקוב אחר מדדי ניסוי כמו אובדן ודיוק, להמחיש את גרף המודל, להקרין הטמעות למרחב ממדי נמוך יותר, ועוד.

לַחקוֹר

TensorFlow Hub

TensorFlow Hub היא ספרייה נרחבת של דגמים קיימים

TensorFlow Hub היא ספרייה לפרסום, גילוי וצריכה של חלקים לשימוש חוזר של מודלים של למידת מכונה הנקראים מודולים.

לַחקוֹר

מחפש להרחיב את הידע שלך ב-ML?

TensorFlow קל יותר לשימוש עם הבנה בסיסית של עקרונות למידת מכונה ומושגי ליבה. למד ויישם שיטות למידת מכונה בסיסיות כדי לפתח את הכישורים שלך.

למד ML

התחל עם תוכניות לימודים שנאספו כדי לשפר את הכישורים שלך בתחומי ML בסיסיים.

למד עוד  

התחל עם TensorFlow

חקור מדריכים