Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Инструменты
Изучите инструменты для поддержки и ускорения рабочих процессов TensorFlow.
Колаб Colaboratory — это бесплатная среда блокнотов Jupyter, которая не требует настройки и полностью работает в облаке, что позволяет вам выполнять код TensorFlow в браузере одним щелчком мыши.
Визуальные блоки Веб-фреймворк визуального кодирования для прототипирования рабочих процессов машинного обучения с использованием устройств ввода-вывода, моделей, увеличения данных и даже кода Colab в качестве строительных блоков многократного использования.
Тензорборд Набор инструментов визуализации для понимания, отладки и оптимизации программ TensorFlow.
Инструмент «Что, если» Инструмент для тестирования моделей машинного обучения без использования кода, полезный для понимания моделей, их отладки и обеспечения справедливости. Доступно в блокнотах TensorBoard и Jupyter или Colab.
МЛ Перф. Широкий набор тестов машинного обучения для измерения производительности программных платформ машинного обучения, аппаратных ускорителей машинного обучения и облачных платформ машинного обучения.
XLA XLA (Accelerated Linear Algebra) — это специализированный компилятор линейной алгебры, который оптимизирует вычисления TensorFlow. Результатом являются улучшения в скорости, использовании памяти и переносимости на серверных и мобильных платформах.
Исследовательское облако ТПУ Программа TPU Research Cloud (TRC) позволяет исследователям бесплатно подать заявку на доступ к кластеру из более чем 1000 Cloud TPU, чтобы помочь им ускорить следующую волну исследовательских прорывов.
МЛИР Новое промежуточное представление и структура компилятора.
[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)"]]
