TensorFlow 教程編寫為 Jupyter Notebook，可直接在 Google Colab 中執行——這是一種無需配置的託管式 Notebook 環境。在每個教程的頂部，您會看到一個在 Google Colab 中執行按鈕。點選該按鈕即可開啟 Notebook 並親自執行程式碼。

面向初學者

最好的起點是使用使用者友好的 Keras 序列 API。透過插入構建塊來構建模型。學習完這些教程後，請閱讀 Keras 指南。
這個“Hello, World!” Notebook 展示了 Keras 序列 API 和 model.fit。
這個 Notebook 合集演示了使用 Keras 進行的基礎機器學習任務。
這些教程使用 tf.data 載入各種資料格式並構建輸入流水線。

面向專家

Keras 函式式和子類化 API 提供了用於自定義和高階研究的“執行即定義”介面。構建模型，然後編寫前向和後向傳播。建立自定義層、啟用函式和訓練迴圈。
這個“Hello, World!” Notebook 使用了 Keras 子類化 API 和自定義訓練迴圈。
這個 Notebook 合集展示瞭如何在 TensorFlow 中構建自定義層和訓練迴圈。
將模型訓練分佈到多個 GPU、多臺機器或 TPU 上。
“進階”部分有很多具有指導意義的 Notebook 示例，包括神經機器翻譯、Transformer 和 CycleGAN。

影片教程

觀看這些影片，瞭解如何使用 TensorFlow 進行機器學習

庫與擴充套件

探索庫以使用 TensorFlow 構建高階模型或方法，並訪問擴充套件 TensorFlow 的領域特定應用包。這是這些專案中可用教程的示例。

TensorFlow 更新

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