Inicio Proyectos tensorflow-docs
tensorflow-docs

tensorflow-docs

por xitu · GitHub

Documentación oficial más reciente de TensorFlow en chino.

Ver en GitHub
En palabras simples

Lee la documentación oficial de TensorFlow en chino para aprender sobre conceptos y prácticas de aprendizaje automático.

⭐ Estrellas
🍴 Ramas
📜 Licencia
Licencia no especificada
📅 Creado
🔄 Último commit
🏷️ Categoría
💻 Lenguaje
¿Mantienes este proyecto?

Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.

Reivindicar esta pagina →
tensorflow-docs — GitHub preview card
📈 Historial de estrellas
3 7843 782
2026-07-072026-07-29
📈 Sigue tensorflow-docs

Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.

Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras
Recibir alertas por email →
📄 Acerca de

Documentación oficial más reciente de TensorFlow en chino.

tensorflow-docs tiene 3.8k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 463 veces. tensorflow-docs está escrito principalmente en Jupyter Notebook. Se desarrolla activamente desde 2018. Sus temas principales son: documentation, machine-learning, tensorflow.

Frequently asked questions

¿Qué es tensorflow-docs?

Documentación oficial más reciente de TensorFlow en chino.

¿tensorflow-docs es de código abierto?

tensorflow-docs es un proyecto de código abierto.

¿tensorflow-docs es gratis?

Sí. tensorflow-docs es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿En qué lenguaje está escrito tensorflow-docs?

tensorflow-docs está escrito principalmente en Jupyter Notebook.

🏅 ¿Mantenedor de este proyecto?
OpenSourceAI badge — tensorflow-docs

Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.

[![OpenSourceAI](https://opensourceai.tech/badge.php?tool=xitu-tensorflow-docs)](https://opensourceai.tech/project/xitu-tensorflow-docs.html)
Más opciones de distintivos →
🧬 Comparte ADN con

Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.