การอ้างอิง API เพิ่มเติม

จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ

ส่วนนี้ประกอบด้วยคอลเลกชันเพิ่มเติมของหน้าอ้างอิง API สำหรับโครงการและแพ็คเกจแยกจากแพ็คเกจ tensorflow แต่ไม่มีหน้าไซต์ย่อยเฉพาะ

ที่เก็บ TensorFlow Models

ที่ เก็บ TensorFlow Models จัด เตรียมการใช้งานโมเดลที่ล้ำสมัย (SOTA)

ไดเรกทอรี อย่างเป็นทางการ/โครงการ ประกอบด้วยคอลเลกชันของรุ่น SOTA ที่ใช้ API ระดับสูงของ TensorFlow มีจุดประสงค์เพื่อให้ได้รับการบำรุงรักษา ทดสอบ และอัปเดตด้วย TensorFlow API ล่าสุด

รหัสไลบรารีที่ใช้ในการสร้างและฝึกโมเดลเหล่านี้มีอยู่ในแพ็คเกจ pip คุณสามารถติดตั้งโดยใช้:

$ pip install tensorflow-models-official  # For the latest release
$ #or
$ pip install tf-models-nightly # For the nightly build

หากต้องการติดตั้งแพ็กเกจจากต้นทาง ให้อ้างอิงกับ คำแนะนำเหล่านี้

แพ็คเกจ pip tensorflow-models-official มีโมดูลระดับบนสุดสองโมดูล: tensorflow_models และ orbit คุณสามารถนำเข้าได้ด้วย:

import tensorflow_models as tfm
import orbit

โมเดลเทนเซอร์โฟลว์

การอ้างอิง API

โมดูล tensorflow_models จัดการโมเดลอาคารและการกำหนดค่าการฝึกอบรม ฟังก์ชันการทำงานเฉพาะแอปพลิเคชันมีอยู่ tfm.vision และ tfm.nlp

วงโคจร

การอ้างอิง API

โมดูล orbit กำหนดไลบรารี่ที่ยืดหยุ่นและน้ำหนักเบาสำหรับการเขียนโค้ดลูปการฝึกแบบกำหนดเองใน TensorFlow Orbit มีความยืดหยุ่นเกี่ยวกับประเภทของโมเดลที่ใช้งานได้ คุณสามารถใช้ Orbit เพื่อฝึก Keras Models (เป็นทางเลือกแทน Keras' Model.fit ) แต่คุณไม่จำเป็นต้องใช้ Keras เลย Orbit ผสานรวมกับ tf.distribute ได้อย่างราบรื่นและรองรับการทำงานบนอุปกรณ์ประเภทต่างๆ (CPU, GPU และ TPU)