Los tutoriales de TensorFlow están escritos como cuadernos de Jupyter y se ejecutan directamente en Google Colab, un entorno de cuaderno alojado que no requiere configuración. Haga clic en el botón Ejecutar en Google Colab .

Para principiantes

El mejor lugar para comenzar es con la API secuencial de Keras fácil de usar. Construye modelos uniendo bloques de construcción. Después de estos tutoriales, lee la guía de Keras .
Este "¡Hola, mundo!" notebook muestra la API secuencial de Keras y model.fit .
Esta colección de cuadernos demuestra tareas básicas de aprendizaje automático con Keras.
Estos tutoriales usan tf.data para cargar varios formatos de datos y crear canalizaciones de entrada.

Para expertos

Las API funcionales y de subclases de Keras proporcionan una interfaz definida por ejecución para la personalización y la investigación avanzada. Construya su modelo, luego escriba el pase hacia adelante y hacia atrás. Cree capas personalizadas, activaciones y bucles de entrenamiento.
Este "¡Hola, mundo!" notebook utiliza la API de subclases de Keras y un ciclo de entrenamiento personalizado.
Esta colección de cuadernos muestra cómo crear capas personalizadas y bucles de entrenamiento en TensorFlow.
Distribuya el entrenamiento de su modelo en múltiples GPU, múltiples máquinas o TPU.
La sección Avanzado tiene muchos ejemplos de cuadernos instructivos, que incluyen traducción automática neuronal , Transformers y CycleGAN .

Tutoriales en vídeo

Mire estos videos para obtener una introducción al aprendizaje automático con TensorFlow:

Bibliotecas y extensiones

Explore bibliotecas para crear modelos o métodos avanzados con TensorFlow y acceda a paquetes de aplicaciones específicas del dominio que amplían TensorFlow. Esta es una muestra de los tutoriales disponibles para estos proyectos.

Actualizaciones de TensorFlow

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