تتم كتابة البرامج التعليمية لـ TensorFlow كدفاتر ملاحظات Jupyter ويتم تشغيلها مباشرة في Google Colab، وهي بيئة دفتر ملاحظات مستضافة لا تتطلب أي إعداد. في الجزء العلوي من كل برنامج تعليمي، سترى زر تشغيل في Google Colab . انقر فوق الزر لفتح دفتر الملاحظات وتشغيل التعليمات البرمجية بنفسك.

للمبتدئين 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 .
بداية سريعة للمبتدئين هذا "مرحبا العالم!" يعرض دفتر الملاحظات واجهة برمجة تطبيقات Keras Sequential و model.fit .
أساسيات Keras توضح مجموعة أجهزة الكمبيوتر الدفترية هذه المهام الأساسية للتعلم الآلي باستخدام Keras.
تحميل البيانات تستخدم هذه البرامج التعليمية tf.data لتحميل تنسيقات بيانات مختلفة وإنشاء خطوط إدخال.
للخبراء 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.
البدء السريع المتقدم هذا "مرحبا العالم!" يستخدم دفتر الملاحظات Keras subclassing API وحلقة تدريب مخصصة.
التخصيص توضح مجموعة أجهزة الكمبيوتر المحمولة هذه كيفية إنشاء طبقات مخصصة وحلقات تدريب في TensorFlow.
التدريب الموزع 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 .
دروس الفيديو تحقق من مقاطع الفيديو هذه للحصول على مقدمة حول التعلم الآلي باستخدام TensorFlow:
المكتبات والإضافات 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.
تحديثات TensorFlow اشترك في مدونة TensorFlow وقناة YouTube و Twitter للحصول على آخر التحديثات.