TensorFlow 是一个端到端平台，无论您是专家还是初学者，它都可以助您轻松构建和部署机器学习模型。

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一个完整的生态系统，可以帮助您使用机器学习解决棘手的现实问题

轻松地构建模型

TensorFlow 提供多个抽象级别，因此您可以根据自己的需求选择合适的级别。您可以使用高阶 Keras API 构建和训练模型，该 API 让您能够轻松地开始使用 TensorFlow 和机器学习。

如果您需要更高的灵活性，则可以借助 Eager Execution 进行快速迭代和直观的调试。对于大型机器学习训练任务，您可以使用 Distribution Strategy API 在不同的硬件配置上进行分布式训练，而无需更改模型定义。

随时随地进行可靠的机器学习生产

TensorFlow 始终提供直接的生产途径。不管是在服务器、边缘设备还是网络上，TensorFlow 都可以助您轻松地训练和部署模型，无论您使用何种语言或平台。

如果您需要完整的生产型机器学习流水线，请使用 TensorFlow Extended (TFX)。要在移动设备和边缘设备上进行推断，请使用 TensorFlow Lite。请使用 TensorFlow.js 在 JavaScript 环境中训练和部署模型。

强大的研究实验

构建和训练先进的模型，并且不会降低速度或性能。借助 Keras Functional API 和 Model Subclassing API 等功能，TensorFlow 可以助您灵活地创建复杂拓扑并实现相关控制。为了轻松地设计原型并快速进行调试，请使用即刻执行环境。

TensorFlow 还支持强大的附加库和模型生态系统以供您进行实验，包括 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor 和 BERT。

深度学习简介 

报名参加麻省理工学院关于深度学习方法及其在机器翻译、图像识别和游戏等领域的应用的官方入门课程。学生将掌握深度学习算法的基础知识，并获得在 TensorFlow 中构建神经网络的实践经验。

TensorFlow 在深度学习中的应用简介 

本课程由 Google 和 Udacity 联合制作而成，从实践角度向软件开发者讲解了深度学习技巧。了解如何使用 TensorFlow 构建深度学习应用。

TensorFlow 在 AI、机器学习和深度学习中的应用简介 

deeplearning.ai 的 TensorFlow 专项系列课程 1 将向您介绍 TensorFlow 及如何使用其高阶 API（包括 Keras）构建计算机视觉神经网络。此外，您还将了解如何使用卷积神经网络改进这些神经网络。

TensorFlow 社区是一个由开发者、研究人员、创想家、生手和问题解决者组成的活跃群组。您可以随时通过此社区贡献代码、进行合作以及分享您的想法。

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