تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
أدوات
اكتشف الأدوات اللازمة لدعم وتسريع سير عمل TensorFlow.
كولاب Colaboratory هي بيئة Jupyter Notebook مجانية لا تتطلب أي إعداد ويتم تشغيلها بالكامل في السحابة، مما يسمح لك بتنفيذ تعليمات TensorFlow البرمجية في متصفحك بنقرة واحدة.
الكتل المرئية إطار عمل ويب للترميز المرئي لإنشاء نماذج أولية لسير عمل تعلم الآلة باستخدام أجهزة الإدخال/الإخراج والنماذج وزيادة البيانات وحتى كود Colab كوحدات بناء قابلة لإعادة الاستخدام.
TensorBoard مجموعة من أدوات التصور لفهم برامج TensorFlow وتصحيح أخطائها وتحسينها.
أداة ماذا لو أداة لفحص نماذج التعلم الآلي بدون تعليمات برمجية، وهي مفيدة لفهم النماذج وتصحيح الأخطاء والإنصاف. متوفر في أجهزة الكمبيوتر المحمولة TensorBoard وjupyter أو colab.
أداء مل مجموعة معايير ML واسعة النطاق لقياس أداء أطر عمل برامج ML، ومسرعات أجهزة ML، والأنظمة الأساسية السحابية لتعلم الآلة.
XLA XLA (الجبر الخطي المتسارع) هو مترجم خاص بالمجال للجبر الخطي الذي يعمل على تحسين حسابات TensorFlow. وكانت النتائج تحسينات في السرعة واستخدام الذاكرة وإمكانية النقل على منصات الخادم والمحمول.
سحابة أبحاث TPU يمكّن برنامج TPU Research Cloud (TRC) الباحثين من التقدم بطلب للوصول إلى مجموعة تضم أكثر من 1000 Cloud TPUs مجانًا لمساعدتهم على تسريع الموجة التالية من الإنجازات البحثية.
MLIR تمثيل وسيط جديد وإطار عمل مترجم.
[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)"]]
