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TensorFlow का परिचय

TensorFlow शुरुआती और विशेषज्ञों के लिए डेस्कटॉप, मोबाइल, वेब और क्लाउड के लिए मशीन लर्निंग मॉडल बनाना आसान बनाता है। आरंभ करने के लिए नीचे दिए गए अनुभाग देखें।

टेंसरफ्लो

अपने अगले मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट को बनाने में मदद करने के लिए शुरुआती और विशेषज्ञों के लिए ट्यूटोरियल के साथ TensorFlow की नींव जानें।

जावास्क्रिप्ट के लिए

नए मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और जावास्क्रिप्ट के साथ मौजूदा मॉडल को परिनियोजित करने के लिए TensorFlow.js का उपयोग करें।

मोबाइल और IoT . के लिए

एंड्रॉइड, आईओएस, एज टीपीयू और रास्पबेरी पाई जैसे मोबाइल और एम्बेडेड डिवाइस पर टेंसरफ्लो लाइट के साथ अनुमान चलाएं।

उत्पादन के लिए

TensorFlow Extended (TFX) का उपयोग करके प्रशिक्षण और अनुमान के लिए उत्पादन-तैयार ML पाइपलाइन तैनात करें।

TensorFlow पारिस्थितिकी तंत्र

TensorFlow पायथन या जावास्क्रिप्ट का उपयोग करके मॉडल विकसित करने और प्रशिक्षित करने के लिए वर्कफ़्लो का एक संग्रह प्रदान करता है, और क्लाउड में, ऑन-प्रिमाइसेस, ब्राउज़र में या डिवाइस पर आसानी से तैनात करने के लिए, चाहे आप किसी भी भाषा का उपयोग करें।

लोड और प्रीप्रोसेस डेटा
मॉडल बनाएं, प्रशिक्षित करें और पुन: उपयोग करें
तैनाती
पायथन विकास
सीपीयू जीपीयू टीपीयू
टेंसरफ्लो
TensorFlow इनपुट पाइपलाइन बनाएँ
tf.data API आपको सरल, पुन: प्रयोज्य टुकड़ों से जटिल इनपुट पाइपलाइन बनाने में सक्षम बनाता है।
अन्वेषण करना
टेंसरफ्लो
Keras का उपयोग करके मॉडल बनाएं और प्रशिक्षित करें
tf.keras मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने के लिए एक उच्च स्तरीय एपीआई है। यह TensorFlow-विशिष्ट कार्यक्षमता का समर्थन करता है, जैसे उत्सुक निष्पादन, tf.data पाइपलाइन और अनुमानक।
अन्वेषण करना
टेंसरफ्लो
पायथन का उपयोग करके तैनात करें
मोबाइल या एज डिवाइस पर, ब्राउज़र में या TensorFlow सर्विंग का उपयोग करके बड़े पैमाने पर परिनियोजित करें।
जावास्क्रिप्ट विकास
सीपीयू जीपीयू
TensorFlow.js
पहले से प्रशिक्षित TensorFlow.js, TensorFlow या TFLite मॉडल का उपयोग करें और उन्हें वेब या अन्य JS प्लेटफॉर्म पर चलाएं।
एज डिवाइस
सीपीयू जीपीयू आरपीआई
टेंसरफ्लो लाइट
Android, iOS और रास्पबेरी पाई जैसे मोबाइल या एम्बेडेड डिवाइस पर परिनियोजित करें
डेवलपर मार्गदर्शिका पढ़ें और एक नया मॉडल चुनें या किसी मौजूदा मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करें, उसे एक संपीड़ित फ़ाइल में कनवर्ट करें, उसे एक एज डिवाइस पर लोड करें, और फिर इसे अनुकूलित करें।
अन्वेषण करना
एंड-टू-एंड प्रोडक्शन
सीपीयू जीपीयू टीपीयू
टीएफएक्स
TF डेटा सत्यापन के साथ इनपुट डेटा मान्य करें
किसी मॉडल को प्रशिक्षित करने से पहले अपने डेटा का विश्लेषण और रूपांतरण करने के लिए TFX घटकों का उपयोग करने का तरीका देखें।
अन्वेषण करना
टीएफएक्स
टीएफ ट्रांसफॉर्म के साथ फीचर इंजीनियरिंग
मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए गए डेटा में कच्चे डेटा को बदलने वाले प्रीप्रोसेसिंग फ़ंक्शन को परिभाषित करना सीखें, और देखें कि कैसे अपाचे बीम कार्यान्वयन का उपयोग प्रीप्रोसेसिंग फ़ंक्शन को बीम पाइपलाइन में परिवर्तित करके डेटा को बदलने के लिए किया जाता है।
अन्वेषण करना
टीएफएक्स
मॉडलिंग और प्रशिक्षण
एक प्रबंधित प्रक्रिया के रूप में अपने मॉडलों को TFX पाइपलाइन में प्रशिक्षित करने का तरीका जानें।
अन्वेषण करना
टीएफएक्स
TF मॉडल विश्लेषण के साथ मॉडल के प्रदर्शन को समझना
देखें कि कैसे TensorFlow मॉडल विश्लेषण आपको TFX पाइपलाइन में मॉडल मूल्यांकन करने और एक Jupyter नोटबुक में परिणामों की कल्पना करने की अनुमति देता है।
अन्वेषण करना
टीएफएक्स
TF सर्विंग के साथ REST API के साथ मॉडल परोसें Serve
जानें कि कैसे TensorFlow सर्विंग आपको समान सर्वर आर्किटेक्चर और API को बनाए रखते हुए नए एल्गोरिदम और प्रयोगों को लागू करने की अनुमति देता है।
अन्वेषण करना
उपकरण
टेंसरबोर्ड
TensorBoard प्रशिक्षण और परिणामों की कल्पना करने का एक उपकरण है
TensorBoard के साथ आप हानि और सटीकता जैसे प्रयोग मेट्रिक्स को ट्रैक कर सकते हैं, मॉडल ग्राफ़ की कल्पना कर सकते हैं, कम आयामी स्थान पर प्रोजेक्ट एम्बेडिंग कर सकते हैं, और बहुत कुछ कर सकते हैं।
अन्वेषण करना
टेंसरफ्लो हब
TensorFlow हब मौजूदा मॉडलों की एक विस्तृत लाइब्रेरी है
TensorFlow हब मशीन लर्निंग मॉडल के पुन: प्रयोज्य भागों के प्रकाशन, खोज और खपत के लिए एक पुस्तकालय है जिसे मॉड्यूल कहा जाता है।
अन्वेषण करना

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मशीन सीखने के सिद्धांतों और मूल अवधारणाओं की बुनियादी समझ के साथ TensorFlow का उपयोग करना आसान है। अपने कौशल को विकसित करने के लिए मौलिक मशीन लर्निंग प्रथाओं को सीखें और लागू करें।

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