Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Aletler
TensorFlow iş akışlarını destekleyecek ve hızlandıracak araçları keşfedin.
Colab Colaboratory, hiçbir kurulum gerektirmeyen ve tamamen bulutta çalışan, TensorFlow kodunu tarayıcınızda tek bir tıklamayla çalıştırmanıza olanak tanıyan ücretsiz bir Jupyter dizüstü bilgisayar ortamıdır.
Görsel Bloklar G/Ç cihazlarını, modelleri, veri artırmayı ve hatta Colab kodunu yeniden kullanılabilir yapı taşları olarak kullanarak makine öğrenimi iş akışlarının prototipini oluşturmaya yönelik görsel bir kodlama web çerçevesi.
Tensör Kartı TensorFlow programlarını anlamak, hata ayıklamak ve optimize etmek için bir görselleştirme araçları paketi.
Ne Olursa Aracı Modelin anlaşılması, hata ayıklama ve adalet açısından yararlı olan, makine öğrenimi modellerinin kodsuz incelenmesine yönelik bir araç. TensorBoard ve jupyter veya colab not defterlerinde mevcuttur.
ML Mükemmelliği ML yazılım çerçevelerinin, ML donanım hızlandırıcılarının ve ML bulut platformlarının performansını ölçmek için geniş bir ML karşılaştırma paketi.
XLA XLA (Hızlandırılmış Doğrusal Cebir), TensorFlow hesaplamalarını optimize eden doğrusal cebire yönelik alana özgü bir derleyicidir. Sonuçlar, sunucu ve mobil platformlarda hız, bellek kullanımı ve taşınabilirlikte iyileşmelerdir.
TPU Araştırma Bulutu TPU Araştırma Bulutu (TRC) programı, araştırmacıların bir sonraki araştırma atılımı dalgasını hızlandırmalarına yardımcı olmak için araştırmacıların 1.000'den fazla Bulut TPU'dan oluşan bir kümeye ücretsiz olarak erişim başvurusunda bulunmasına olanak tanır.
MLIR Yeni bir ara gösterim ve derleyici çerçevesi.
[null,null,[],[],[],null,["# Tools\n=====\n\nExplore tools to support and accelerate TensorFlow workflows. \n[Colab](https://colab.sandbox.google.com/notebooks/welcome.ipynb) \nColaboratory is a free Jupyter notebook environment that requires no setup and runs entirely in the cloud, allowing you to execute TensorFlow code in your browser with a single click. \n[Learn more](https://colab.sandbox.google.com/notebooks/welcome.ipynb) \n[Visual Blocks](https://visualblocks.withgoogle.com/) \nA visual coding web framework to prototype ML workflows using I/O devices, models, data augmentation, and even Colab code as reusable building blocks. \n[Learn more](https://visualblocks.withgoogle.com/) \n[TensorBoard](/tensorboard) \nA suite of visualization tools to understand, debug, and optimize TensorFlow programs. \n[Learn more](/tensorboard) [View code](https://github.com/tensorflow/tensorboard) \n[What-If Tool](https://pair-code.github.io/what-if-tool/) \nA tool for code-free probing of machine learning models, useful for model understanding, debugging, and fairness. Available in TensorBoard and jupyter or colab notebooks. \n[Learn more](https://pair-code.github.io/what-if-tool/) [Get started](https://colab.research.google.com/github/PAIR-code/what-if-tool/blob/master/What_If_Tool_Notebook_Usage.ipynb) \n[ML Perf](https://mlperf.org/) \nA broad ML benchmark suite for measuring performance of ML software frameworks, ML hardware accelerators, and ML cloud platforms. \n[Learn more](https://mlperf.org/) \n[XLA](/xla) \nXLA (Accelerated Linear Algebra) is a domain-specific compiler for linear algebra that optimizes TensorFlow computations. The results are improvements in speed, memory usage, and portability on server and mobile platforms. \n[Learn more](/xla) \n[TensorFlow Playground](https://playground.tensorflow.org/#activation=tanh&batchSize=10&dataset=circle®Dataset=reg-plane&learningRate=0.03®ularizationRate=0&noise=0&networkShape=4,2&seed=0.04620&showTestData=false&discretize=false&percTrainData=50&x=true&y=true&xTimesY=false&xSquared=false&ySquared=false&cosX=false&sinX=false&cosY=false&sinY=false&collectStats=false&problem=classification&initZero=false&hideText=false) \nTinker with a neural network in your browser. Don't worry, you can't break it. \n[Learn more](https://playground.tensorflow.org/#activation=tanh&batchSize=10&dataset=circle®Dataset=reg-plane&learningRate=0.03®ularizationRate=0&noise=0&networkShape=4,2&seed=0.04620&showTestData=false&discretize=false&percTrainData=50&x=true&y=true&xTimesY=false&xSquared=false&ySquared=false&cosX=false&sinX=false&cosY=false&sinY=false&collectStats=false&problem=classification&initZero=false&hideText=false) \n[TPU Research Cloud](https://sites.research.google/trc/) \nThe TPU Research Cloud (TRC) program enables researchers to apply for access to a cluster of more than 1,000 Cloud TPUs at no charge to help them accelerate the next wave of research breakthroughs. \n[Learn more](https://sites.research.google/trc/) \n[MLIR](/mlir) \nA new intermediate representation and compiler framework. \n[Learn more](/mlir) \n\nExplore libraries that build advanced models, methods, and extensions using TensorFlow\n--------------------------------------------------------------------------------------\n\n[See libraries](/resources/libraries-extensions)"]]
