TensorFlow eğitimleri Jupyter not defterleri olarak yazılmıştır ve hiçbir kurulum gerektirmeyen, barındırılan bir not defteri ortamı olan Google Colab'da doğrudan çalıştırılır. Her eğitimin üst kısmında Google Colab'da Çalıştır düğmesini göreceksiniz. Not defterini açmak ve kodu kendiniz çalıştırmak için düğmeye tıklayın.

Başlamak için en iyi yer, kullanıcı dostu Keras sıralı API'sidir. Yapı taşlarını birbirine takarak modeller oluşturun. Bu eğitimlerden sonra Keras kılavuzunu okuyun.
Bu "Merhaba Dünya!" not defteri, Keras Sıralı API'sini ve model.fit gösterir.
Bu not defteri koleksiyonu, Keras'ı kullanan temel makine öğrenimi görevlerini gösterir.
Bu öğreticiler, çeşitli veri biçimlerini yüklemek ve girdi işlem hatları oluşturmak için tf.data kullanır.
Keras işlevsel ve alt sınıflama API'leri, özelleştirme ve gelişmiş araştırma için çalıştırarak tanımla arabirimi sağlar. Modelinizi oluşturun, ardından ileri ve geri geçişi yazın. Özel katmanlar, aktivasyonlar ve eğitim döngüleri oluşturun.
Bu "Merhaba Dünya!" notebook, Keras alt sınıflama API'sini ve özel bir eğitim döngüsünü kullanır.
Bu not defteri koleksiyonu, TensorFlow'da özel katmanların ve eğitim döngülerinin nasıl oluşturulacağını gösterir.
Model eğitiminizi birden çok GPU'ya, birden çok makineye veya TPU'ya dağıtın.
Gelişmiş bölümünde, Sinirsel makine çevirisi , Transformers ve CycleGAN dahil olmak üzere birçok öğretici not defteri örneği bulunur.
TensorFlow ile makine öğrenimine giriş için şu videolara göz atın:
TensorFlow kullanarak gelişmiş modeller veya yöntemler oluşturmak için kitaplıkları keşfedin ve TensorFlow'u genişleten etki alanına özgü uygulama paketlerine erişin. Bu, bu projeler için mevcut eğitimlerin bir örneğidir .
En son güncellemeler için TensorFlow bloguna , YouTube kanalına ve Twitter'a abone olun.