يركز TensorFlow 2 على البساطة وسهولة الاستخدام ، مع تحديثات مثل التنفيذ الحثيث وواجهات برمجة التطبيقات عالية المستوى البديهية وبناء النماذج المرنة على أي نظام أساسي.

تمت كتابة العديد من الأدلة على هيئة دفاتر Jupyter وتشغيلها مباشرةً في Google Colab — بيئة دفتر ملاحظات مستضافة لا تتطلب أي إعداد. انقر فوق الزر تشغيل في Google Colab .

الوثائق الأساسية

قم بتثبيت الحزمة أو البناء من المصدر. دعم GPU للبطاقات التي تدعم CUDA®.
تعرف على كيفية ترحيل كود TF1.x الخاص بك إلى TF2.
Keras هي واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى وهي أسهل للمبتدئين في تعلم الآلة وكذلك الباحثين.
تعرف على الفئات والميزات الأساسية التي تجعل TensorFlow يعمل.
تمكّنك واجهة برمجة تطبيقات tf.data من إنشاء خطوط إدخال معقدة من قطع بسيطة قابلة لإعادة الاستخدام.
تعرف على أفضل الممارسات للتطوير الفعال باستخدام TensorFlow 2.
احفظ نموذج TensorFlow باستخدام نقاط التحقق أو تنسيق SavedModel.
قم بتوزيع التدريب عبر وحدات معالجة رسومات متعددة أو أجهزة متعددة أو وحدات TPU.
أفضل الممارسات وتقنيات التحسين للحصول على أداء TensorFlow الأمثل.
استكشف موارد إضافية لإنشاء نماذج أو أساليب متقدمة باستخدام TensorFlow ، والوصول إلى حزم التطبيقات الخاصة بالمجال التي توسع TensorFlow.
  • مكتبة لتدريب نماذج غابات القرار وتشغيلها وتفسيرها (مثل الغابات العشوائية والأشجار المعززة بالتدرج) في TensorFlow.
  • مكتبة لنشر واكتشاف واستهلاك الأجزاء القابلة لإعادة الاستخدام من نماذج التعلم الآلي.
  • نظام تقديم TFX لنماذج ML ، مصمم للأداء العالي في بيئات الإنتاج.
  • إطار عمل للتعلم الآلي والحسابات الأخرى الخاصة بالبيانات اللامركزية.
  • نموذج تعليمي لتدريب الشبكات العصبية من خلال الاستفادة من الإشارات المنظمة بالإضافة إلى مدخلات الميزات.
  • مكتبة لوظائف رسومات الكمبيوتر تتراوح من الكاميرات والأضواء والمواد إلى العارضين.
  • وظائف إضافية لـ TensorFlow ، يتم صيانتها بواسطة SIG Addons.
  • مجموعة من أدوات التصور لفهم برامج TensorFlow وتصحيحها وتحسينها.
  • مجموعة من مجموعات البيانات الجاهزة للاستخدام مع TensorFlow.
  • مجموعة أدوات تحسين نموذج TensorFlow عبارة عن مجموعة من الأدوات لتحسين نماذج ML للنشر والتنفيذ.
  • TensorFlow Probability هي مكتبة للتفكير الاحتمالي والتحليل الإحصائي.
  • توحد MLIR البنية التحتية لنماذج ML عالية الأداء في TensorFlow.
  • مترجم خاص بالمجال للجبر الخطي يعمل على تسريع نماذج TensorFlow مع عدم وجود تغييرات محتملة في كود المصدر.
  • مجموعة البيانات ، والتدفق ، وامتدادات نظام الملفات ، تحتفظ بها SIG IO.