TensorFlow Bülteni Eylül 2023 Topluluktan örneklere göz atın, TF 2.14 sürümünü keşfedin ve daha fazlasını yapın.
| | Visual Blocks ile ML ardışık düzenleri oluşturun |
| | Fikirden üretime daha hızlı geçmek için bu kodsuz görsel düzenleyiciyi kullanarak makine öğrenimi ürün döngüsünü hızlandırın. Topluluktan örneklerden ilham alın. |
| |
|
|
| | | TensorFlow 2.14 sürümünü keşfedin | | Sürüm, büyük tensörler için GPU'da iyileştirmeler sunuyor, Python 3.8 desteğini kaldırıyor (2.13.1 yama sürümünü kullanın) ve daha fazlasını sunuyor. | | Sürüm notlarını görüntüle |
| |
|
|
|
|
|
| |
|
|  | | Zamansal verilerin ön işlenmesi artık daha kolay | | Zamansal verileri yüklemek ve işlemek ve TensorFlow Karar Ormanları ile bir tahmin modelini eğitmek için yeni bir açık kaynaklı Python kütüphanesi olan Temporian'ı nasıl kullanacağınızı öğrenin. | |
|
| |
|
| | Türbülanslı akış araştırmaları için hesaplamalı akışkanlar dinamiği çerçevesi | | Doğrudan sayısal simülasyon hakkında bilgi edinin ve TensorFlow ile TPU donanım hızlandırmanın türbülanslı akışların yüksek performanslı, büyük ölçekli simülasyonlarını nasıl mümkün kıldığını öğrenin. | |
|
| |
|
|  | | Çerçeve enterpolasyonunu kullanarak ağır çekim video efektleri oluşturun | | Sağlanan bir görüntü kümesinden ara görüntüler oluşturarak video efektleri oluşturmak için TensorFlow Hub'daki FILM modelini kullanın. | |
|
| |
|
| | Keşfedilebilir: Makine Öğrenimi Modelleri Ezberliyor mu, Yoksa Genelleştiriyor mu? | | Büyüyen mekanik yorumlanabilirlik alanı ve daha karmaşık modellerde genellemenin nasıl gözlemlenebileceği hakkında bilgi edinin. | |
|
| |
|
|
|
|
| |  | | Bağlantıda Kalın | | |
|
|
|
|
,
Topluluktan örneklere göz atın, TF 2.14 sürümünü keşfedin ve daha fazlasını yapın.
| | Visual Blocks ile ML ardışık düzenleri oluşturun |
| | Fikirden üretime daha hızlı geçmek için bu kodsuz görsel düzenleyiciyi kullanarak makine öğrenimi ürün döngüsünü hızlandırın. Topluluktan örneklerden ilham alın. |
| |
|
|
| | | TensorFlow 2.14 sürümünü keşfedin | | Sürüm, büyük tensörler için GPU'da iyileştirmeler sunuyor, Python 3.8 desteğini kaldırıyor (2.13.1 yama sürümünü kullanın) ve daha fazlasını sunuyor. | | Sürüm notlarını görüntüle |
| |
|
|
|
|
|
| |
|
| | | | Zamansal verilerin ön işlenmesi artık daha kolay | | Zamansal verileri yüklemek ve işlemek ve TensorFlow Karar Ormanları ile bir tahmin modelini eğitmek için yeni bir açık kaynaklı Python kütüphanesi olan Temporian'ı nasıl kullanacağınızı öğrenin. | |
|
| |
|
| | Türbülanslı akış araştırmaları için hesaplamalı akışkanlar dinamiği çerçevesi | | Doğrudan sayısal simülasyon hakkında bilgi edinin ve TensorFlow ile TPU donanım hızlandırmanın türbülanslı akışların yüksek performanslı, büyük ölçekli simülasyonlarını nasıl mümkün kıldığını öğrenin. | |
|
| |
|
| | | | Çerçeve enterpolasyonunu kullanarak ağır çekim video efektleri oluşturun | | Sağlanan bir görüntü grubundan ara görüntüler oluşturarak video efektleri oluşturmak için TensorFlow Hub'daki FILM modelini kullanın. | |
|
| |
|
| | Keşfedilebilir: Makine Öğrenimi Modelleri Ezberliyor mu, Yoksa Genelleştiriyor mu? | | Büyüyen mekanik yorumlanabilirlik alanı ve daha karmaşık modellerde genellemenin nasıl gözlemlenebileceği hakkında bilgi edinin. | |
|
| |
|
|
|
|
| | | | Bağlantıda Kalın | | |
|
|
|
|
,
Topluluktan örneklere göz atın, TF 2.14 sürümünü keşfedin ve daha fazlasını yapın.
| | Visual Blocks ile ML ardışık düzenleri oluşturun |
| | Fikirden üretime daha hızlı geçmek için bu kodsuz görsel düzenleyiciyi kullanarak makine öğrenimi ürün döngüsünü hızlandırın. Topluluktan örneklerden ilham alın. |
| |
|
|
| | | TensorFlow 2.14 sürümünü keşfedin | | Sürüm, büyük tensörler için GPU'da iyileştirmeler sunuyor, Python 3.8 desteğini kaldırıyor (2.13.1 yama sürümünü kullanın) ve daha fazlasını sunuyor. | | Sürüm notlarını görüntüle |
| |
|
|
|
|
|
| |
|
| | | | Zamansal verilerin ön işlenmesi artık daha kolay | | Zamansal verileri yüklemek ve işlemek ve TensorFlow Karar Ormanları ile bir tahmin modelini eğitmek için yeni bir açık kaynaklı Python kütüphanesi olan Temporian'ı nasıl kullanacağınızı öğrenin. | |
|
| |
|
| | Türbülanslı akış araştırmaları için hesaplamalı akışkanlar dinamiği çerçevesi | | Doğrudan sayısal simülasyon hakkında bilgi edinin ve TensorFlow ile TPU donanım hızlandırmanın türbülanslı akışların yüksek performanslı, büyük ölçekli simülasyonlarını nasıl mümkün kıldığını öğrenin. | |
|
| |
|
| | | | Çerçeve enterpolasyonunu kullanarak ağır çekim video efektleri oluşturun | | Sağlanan bir görüntü kümesinden ara görüntüler oluşturarak video efektleri oluşturmak için TensorFlow Hub'daki FILM modelini kullanın. | |
|
| |
|
| | Keşfedilebilir: Makine Öğrenimi Modelleri Ezberliyor mu, Yoksa Genelleştiriyor mu? | | Büyüyen mekanik yorumlanabilirlik alanı ve daha karmaşık modellerde genellemenin nasıl gözlemlenebileceği hakkında bilgi edinin. | |
|
| |
|
|
|
|
| | | | Bağlantıda Kalın | | |
|
|
|
|
,
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
[null,null,[],[],[]]
