Comienza a usar TensorFlow
TensorFlow facilita la creación de modelos de AA que pueden ejecutarse en cualquier entorno. Aprende a usar las APIs intuitivas con muestras de código interactivas.
import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=5) model.evaluate(x_test, y_test)
Resuelve problemas del mundo real a través del AA
Explora ejemplos de cómo se usa TensorFlow para avanzar en la investigación y crear aplicaciones impulsadas por IA.
GNNs can process complex relationships between objects, making them a powerful technique for traffic forecasting, medical discovery, and more.
Learn how LiteRT (formerly TensorFlow Lite) enables access to fetal ultrasound assessment, improving health outcomes for women and families around Kenya and the world.
Descubre cómo Spotify usa el ecosistema de TensorFlow para diseñar un simulador sin conexión extensible y entrenar recursos de Agents de aprendizaje por refuerzo para generar playlists.
Novedades de TensorFlow
Lee los anuncios más recientes del equipo y la comunidad de TensorFlow.
Explora el ecosistema
Descubre herramientas probadas en producción para acelerar el desarrollo de modelos, la implementación y otros flujos de trabajo.
-
Library
TensorFlow.js
Train and run models directly in the browser using JavaScript or Node.js.
-
Library
LiteRT
Deploy ML on mobile and edge devices such as Android, iOS, Raspberry Pi, and Edge TPU.
-
API
tf.data
Preprocess data and create input pipelines for ML models.
-
Library
TFX
Create production ML pipelines and implement MLOps best practices.
-
API
tf.keras
Create ML models with TensorFlow's high-level API.
-
Resource
Kaggle Models
Find pre-trained models ready for fine-tuning and deployment.
-
Resource
TensorFlow Datasets
Browse the collection of standard datasets for initial training and validation.
-
Tool
TensorBoard
Visualize and track development of ML models.
Únete a grupos de interés o asiste a eventos para desarrolladores para colaborar, buscar asistencia y compartir tus proyectos.
¿Son tus primeros pasos con el aprendizaje automático? Comienza con los planes de estudios seleccionados de TensorFlow o explora la biblioteca de recursos de libros, cursos en línea y videos.
