O TensorFlow 2 foca na simplicidade e facilidade de uso, com atualizações como execução rápida, APIs intuitivas de alto nível e criação de modelos flexíveis em qualquer plataforma.

Muitos guias são escritos como notebooks do Jupyter e executados diretamente no Google Colab, um ambiente de notebook hospedado que não precisa de configuração. Clique no botão Executar no Google Colab .

Documentação básica

Instale o pacote ou crie a partir da origem. Compatibilidade com GPUs para cartões habilitados para CUDA®.
Aprenda as práticas recomendadas do TensorFlow 2 e descubra ferramentas para migrar o código do TF1 para o TF2.
A Keras é uma API de alto nível mais fácil para iniciantes em ML e para pesquisadores.
Saiba mais sobre as classes e os recursos fundamentais que fazem o TensorFlow funcionar.
A API tf.data permite criar pipelines de entrada complexos com base em exemplos simples e reutilizáveis.
Uma API de alto nível que representa um modelo completo, projetado para dimensionamento e treinamento assíncrono.
Salve um modelo do TensorFlow com checkpoints ou com o formato SavedModel.
Distribuem o treinamento em várias GPUs, máquinas ou TPUs.
Práticas recomendadas e técnicas de otimização para melhorar o desempenho do TensorFlow.

Bibliotecas e extensões

Conheça outros recursos para criar modelos ou métodos avançados com o TensorFlow e acesse pacotes de aplicativos específicos ao domínio que ampliam a plataforma.

  • TensorBoard

     É um pacote de ferramentas de visualização para compreender, depurar e otimizar programas do TensorFlow.