تمت كتابة برامج TensorFlow التعليمية على هيئة دفاتر Jupyter ويتم تشغيلها مباشرة في Google Colab - وهي بيئة دفتر ملاحظات مستضافة لا تتطلب أي إعداد. انقر فوق الزر " تشغيل في Google Colab" .

أفضل مكان للبدء هو واجهة برمجة تطبيقات Keras التسلسلية سهلة الاستخدام. بناء النماذج عن طريق توصيل اللبنات الأساسية معًا. بعد هذه الدروس ، اقرأ دليل Keras .
هذا "مرحبا العالم!" يعرض دفتر الملاحظات واجهة برمجة تطبيقات Keras Sequential و model.fit .
توضح مجموعة أجهزة الكمبيوتر الدفترية هذه المهام الأساسية للتعلم الآلي باستخدام Keras.
تستخدم هذه البرامج التعليمية tf.data لتحميل تنسيقات بيانات مختلفة وإنشاء خطوط إدخال.
توفر واجهات برمجة التطبيقات الوظيفية والفئة الفرعية لـ Keras واجهة تعريف عن طريق التشغيل للتخصيص والبحث المتقدم. قم ببناء نموذجك ، ثم اكتب التمرير الأمامي والخلفي. قم بإنشاء طبقات وتنشيطات وحلقات تدريب مخصصة.
هذا "مرحبا العالم!" يستخدم دفتر الملاحظات Keras subclassing API وحلقة تدريب مخصصة.
توضح مجموعة أجهزة الكمبيوتر المحمولة هذه كيفية إنشاء طبقات مخصصة وحلقات تدريب في TensorFlow.
قم بتوزيع تدريب النموذج الخاص بك عبر وحدات معالجة رسومات متعددة أو أجهزة متعددة أو وحدات TPU.
يحتوي القسم المتقدم على العديد من الأمثلة المفيدة على دفاتر الملاحظات ، بما في ذلك الترجمة الآلية العصبية والمحولات و CycleGAN .
اشترك في مدونة TensorFlow وقناة YouTube و Twitter للحصول على آخر التحديثات.
استكشف المكتبات لإنشاء نماذج أو أساليب متقدمة باستخدام TensorFlow ، والوصول إلى حزم التطبيقات الخاصة بالمجال التي تعمل على توسيع TensorFlow. هذه عينة من البرامج التعليمية المتاحة لهذه المشاريع.