TensorFlow 2 koncentruje się na prostocie i łatwości użytkowania, z aktualizacjami, takimi jak szybkie wykonywanie, intuicyjne interfejsy API wyższego poziomu i elastyczne budowanie modeli na dowolnej platformie.

Wiele przewodników jest napisanych jako notatniki Jupyter i działa bezpośrednio w Google Colab — hostowanym środowisku notatników, które nie wymaga konfiguracji. Kliknij przycisk Uruchom w Google Colab .

Niezbędna dokumentacja

Zainstaluj pakiet lub kompilację ze źródła. Obsługa GPU dla kart obsługujących CUDA®.
Dowiedz się, jak przeprowadzić migrację kodu TF1.x do TF2.
Keras to wysokopoziomowy interfejs API, który jest łatwiejszy zarówno dla początkujących, jak i dla badaczy ML.
Poznaj podstawowe klasy i funkcje, dzięki którym TensorFlow działa.
Interfejs API tf.data umożliwia tworzenie złożonych potoków wejściowych z prostych elementów wielokrotnego użytku.
Poznaj najlepsze praktyki efektywnego programowania przy użyciu TensorFlow 2.
Zapisz model TensorFlow za pomocą punktów kontrolnych lub formatu SavedModel.
Dystrybuuj szkolenie na wielu procesorach graficznych, wielu maszynach lub TPU.
Najlepsze praktyki i techniki optymalizacji zapewniające optymalną wydajność TensorFlow.
Przeglądaj dodatkowe zasoby, aby budować zaawansowane modele lub metody przy użyciu TensorFlow i uzyskuj dostęp do pakietów aplikacji specyficznych dla domeny, które rozszerzają TensorFlow.