TensorFlow, makine öğrenimi için uçtan uca bir açık kaynak platformudur
TensorFlow, yeni başlayanların ve uzmanların makine öğrenimi modelleri oluşturmasını kolaylaştırır. Başlamak için aşağıdaki bölümlere bakın.
Yeni başlayanlar için
Başlamak için en iyi yer, kullanıcı dostu Sıralı API'dir. Yapı taşlarını birbirine takarak modeller oluşturabilirsiniz. Aşağıdaki "Merhaba Dünya" örneğini çalıştırın, ardından daha fazla bilgi edinmek için öğreticileri ziyaret edin.
ML öğrenmek için eğitim sayfamıza göz atın. Temel makine öğrenimi alanlarındaki becerilerinizi geliştirmek için seçilmiş müfredatlarla başlayın.
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)
tutucu1 l10n-yer Uzmanlar için
Alt Sınıflandırma API'si, gelişmiş araştırma için çalıştırarak tanımla arabirimi sağlar. Modeliniz için bir sınıf oluşturun, ardından ileri geçişi zorunlu olarak yazın. Özel katmanları, etkinleştirmeleri ve eğitim döngülerini kolayca yazın. Aşağıdaki "Merhaba Dünya" örneğini çalıştırın, ardından daha fazla bilgi edinmek için öğreticileri ziyaret edin.
class MyModel(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = Conv2D(32, 3, activation='relu')
self.flatten = Flatten()
self.d1 = Dense(128, activation='relu')
self.d2 = Dense(10, activation='softmax')
def call(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.flatten(x)
x = self.d1(x)
return self.d2(x)
model = MyModel()
with tf.GradientTape() as tape:
logits = model(images)
loss_value = loss(logits, labels)
grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
tutucu2 l10n-yer Sık karşılaşılan sorunlara çözümler
Projelerinizde size yardımcı olacak adım adım öğreticileri keşfedin.
Eksiksiz bir TensorFlow programının bu hızlı genel görünümünde spor ayakkabı ve gömlek gibi giysi görüntülerini sınıflandırmak için bir sinir ağı eğitin.
Keras Alt Sınıflandırma API'sini kullanarak el yazısı rakamların görüntülerini oluşturmak için üretken bir düşman ağı eğitin.
Keras Alt Sınıflandırma API'sini kullanarak İspanyolca'dan İngilizce'ye çeviri için diziden diziye bir model eğitin.