Questa sezione contiene raccolte aggiuntive di pagine di riferimento API per progetti e pacchetti separati dal pacchetto tensorflow , ma che non hanno pagine di siti secondari dedicate.
Il repository dei modelli TensorFlow
Il repository TensorFlow Models fornisce implementazioni di modelli SOTA (state-of-the-art).
La directory ufficiale/progetti contiene una raccolta di modelli SOTA che utilizzano l'API di alto livello di TensorFlow. Sono pensati per essere ben mantenuti, testati e aggiornati con l'ultima API TensorFlow.
Il codice della libreria utilizzato per creare e addestrare questi modelli è disponibile come pacchetto pip. Puoi installarlo usando:
$ pip install tensorflow-models-official # For the latest release
$ #or
$ pip install tf-models-nightly # For the nightly build
Per installare il pacchetto dal sorgente, fare riferimento a queste istruzioni .
Il pacchetto pip tensorflow-models-official contiene due moduli di primo livello: tensorflow_models e orbit . Puoi importarli con:
import tensorflow_models as tfm
import orbit
Modelli Tensorflow
Il modulo tensorflow_models gestisce la creazione di modelli e la configurazione dell'addestramento. La funzionalità specifica dell'applicazione è disponibile in tfm.vision e tfm.nlp .
Orbita
Il modulo orbit definisce una libreria flessibile e leggera per la scrittura di codice di ciclo di addestramento personalizzato in TensorFlow. Orbit è flessibile sul tipo di modelli con cui funziona. Puoi usare Orbit per addestrare Keras Models (in alternativa a Keras' Model.fit ), ma non devi usare Keras affatto. Orbit si integra perfettamente con tf.distribute e supporta l'esecuzione su diversi tipi di dispositivi (CPU, GPU e TPU).