TensorFlow là một nền tảng mã nguồn mở end-to-end dành cho học máy
TensorFlow giúp người mới bắt đầu và các chuyên gia dễ dàng tạo các mô hình học máy. Xem các phần bên dưới để bắt đầu.
Cho những người mới bắt đầu
Nơi tốt nhất để bắt đầu là với API tuần tự thân thiện với người dùng. Bạn có thể tạo mô hình bằng cách cắm các khối xây dựng lại với nhau. Chạy ví dụ “Hello World” bên dưới, sau đó truy cập hướng dẫn để tìm hiểu thêm.
Để tìm hiểu ML, hãy xem trang giáo dục của chúng tôi. Bắt đầu với các chương trình giảng dạy được tuyển chọn để nâng cao kỹ năng của bạn trong các lĩnh vực ML cơ bản.
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)
Đối với các chuyên gia
API phân lớp cung cấp một giao diện xác định theo từng bước chạy cho nghiên cứu nâng cao. Tạo một lớp cho mô hình của bạn, sau đó viết chuyển tiếp một cách ngầm định. Dễ dàng tạo các lớp tùy chỉnh, kích hoạt và vòng huấn luyện. Chạy ví dụ “Hello World” bên dưới, sau đó truy cập hướng dẫn để tìm hiểu thêm.
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))
Giải pháp cho các vấn đề chung
Khám phá hướng dẫn từng bước để giúp bạn với các dự án của mình.
Đào tạo mạng nơ-ron để phân loại hình ảnh quần áo, như giày thể thao và áo sơ mi, trong phần tổng quan có nhịp độ nhanh này về chương trình TensorFlow hoàn chỉnh.
Đào tạo một mạng đối thủ chung để tạo hình ảnh của các chữ số viết tay, sử dụng API phân lớp Keras.
Đào tạo mô hình tuần tự cho bản dịch từ tiếng Tây Ban Nha sang tiếng Anh bằng cách sử dụng API phân lớp Keras.