TensorFlow'a Giriş

TensorFlow, yeni başlayanların ve uzmanların masaüstü, mobil, web ve bulut için makine öğrenimi modelleri oluşturmasını kolaylaştırır. Başlamak için aşağıdaki bölümlere bakın.

TensorFlow

Bir sonraki makine öğrenimi projenizi oluşturmanıza yardımcı olacak yeni başlayanlar ve uzmanlar için eğiticilerle TensorFlow'un temelini öğrenin.

Daha fazla bilgi edin

JavaScript için

Yeni makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve mevcut modelleri JavaScript ile dağıtmak için TensorFlow.js'yi kullanın.

Daha fazla bilgi edin

Mobil ve IoT için

TensorFlow Lite ile Android, iOS, Edge TPU ve Raspberry Pi gibi mobil ve yerleşik cihazlarda çıkarım yapın.

Daha fazla bilgi edin

Prodüksiyon için

TensorFlow Extended (TFX) kullanarak eğitim ve çıkarım için üretime hazır bir makine öğrenimi ardışık düzeni dağıtın.

Daha fazla bilgi edin

TensorFlow ekosistemi

TensorFlow, Python veya JavaScript kullanarak modeller geliştirmek ve eğitmek ve hangi dili kullanırsanız kullanın bulutta, şirket içinde, tarayıcıda veya cihazda kolayca dağıtmak için bir iş akışı koleksiyonu sağlar.

Verileri yükleme ve ön işleme

Modelleri oluşturun, eğitin ve yeniden kullanın

Dağıtmak

Python geliştirme

CPU GPU TPU

TensorFlow

TensorFlow Giriş Boru Hatları Oluşturun

Tf.data API, basit, yeniden kullanılabilir parçalardan karmaşık girdi ardışık düzenleri oluşturmanıza olanak tanır.

keşfetmek

TensorFlow

Keras kullanarak modeller oluşturun ve eğitin

tf.keras, modelleri oluşturmak ve eğitmek için kullanılan üst düzey bir API'dir. İstekli yürütme, tf.data ardışık düzenleri ve tahmin ediciler gibi TensorFlow'a özgü işlevleri destekler.

keşfetmek

TensorFlow

Python kullanarak dağıtın

TensorFlow Sunumu kullanarak bir mobil veya uç cihazda, tarayıcıda veya geniş ölçekte dağıtın.

JavaScript geliştirme

CPU GPU

TensorFlow.js

Önceden eğitilmiş TensorFlow.js, TensorFlow veya TFLite modellerini kullanın ve bunları web veya diğer JS platformlarında çalıştırın.

keşfetmek

Edge cihazları

CPU GPU RPi

TensorFlow Lite

Android, iOS ve Raspberry Pi gibi mobil veya gömülü cihazlara dağıtın

Geliştirici kılavuzunu okuyun ve yeni bir model seçin veya mevcut bir modeli yeniden eğitin, onu sıkıştırılmış bir dosyaya dönüştürün, bir uç cihaza yükleyin ve ardından optimize edin.

keşfetmek

Uçtan uca üretim

CPU GPU TPU

TFX

Giriş verilerini TF Veri Doğrulama ile doğrulama

Bir modeli eğitmeden önce verilerinizi analiz etmek ve dönüştürmek için TFX bileşenlerini nasıl kullanacağınızı görün.

keşfetmek

TFX

TF Transform ile özellik mühendisliği

Ham verileri bir makine öğrenimi modelini eğitmek için kullanılan verilere dönüştüren bir ön işleme işlevinin nasıl tanımlanacağını öğrenin ve ön işleme işlevini bir Beam ardışık düzenine dönüştürerek verileri dönüştürmek için Apache Beam uygulamasının nasıl kullanıldığını görün.

keşfetmek

TFX

Modelleme ve eğitim

Modellerinizi yönetilen bir süreç olarak bir TFX işlem hattında nasıl eğiteceğinizi öğrenin.

keşfetmek

TFX

TF model analizi ile model performansını anlama

TensorFlow Model Analysis'in, TFX ardışık düzeninde model değerlendirmeleri gerçekleştirmenize ve sonuçları bir Jupyter not defterinde görselleştirmenize nasıl izin verdiğini görün.

keşfetmek

TFX

TF Sunumu ile bir REST API'si olan modelleri sunma

TensorFlow Sunumunun aynı sunucu mimarisini ve API'leri korurken yeni algoritmaları ve deneyleri dağıtmanıza nasıl olanak tanıdığını öğrenin.

keşfetmek

Araçlar

TensorBoard

TensorBoard, eğitimi ve sonuçları görselleştirmek için bir araçtır

TensorBoard ile kayıp ve doğruluk gibi deney ölçümlerini izleyebilir, model grafiğini görselleştirebilir, yerleştirmeleri daha düşük boyutlu bir alana yansıtabilir ve daha fazlasını yapabilirsiniz.

keşfetmek

TensorFlow Hub

TensorFlow Hub, mevcut modellerden oluşan kapsamlı bir kitaplıktır

TensorFlow Hub, modüller adı verilen makine öğrenimi modellerinin yeniden kullanılabilir parçalarının yayınlanması, keşfi ve tüketimi için bir kitaplıktır.

keşfetmek

Makine öğrenimi bilginizi genişletmek mi istiyorsunuz?

TensorFlow'un, makine öğrenimi ilkelerinin ve temel kavramların temel bir anlayışıyla kullanılması daha kolaydır. Becerilerinizi geliştirmek için temel makine öğrenimi uygulamalarını öğrenin ve uygulayın.

Makine öğrenimi öğrenin

Temel ML alanlarındaki becerilerinizi geliştirmek için küratörlü müfredatlarla başlayın.

Daha fazla bilgi edin  

TensorFlow ile başlayın

Eğiticileri keşfedin