追加のAPIリファレンス

コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

このセクションには、 tensorflowパッケージとは別のプロジェクトとパッケージのAPIリファレンスページの追加コレクションが含まれていますが、専用のサブサイトページはありません。

TensorFlowモデルリポジトリ

TensorFlowモデルリポジトリは、最先端の(SOTA)モデルの実装を提供します。

official / projectsディレクトリには、TensorFlowの高レベルAPIを使用するSOTAモデルのコレクションが含まれています。これらは、最新のTensorFlow APIを使用して、適切に維持、テスト、および最新の状態に保つことを目的としています。

これらのモデルの構築とトレーニングに使用されるライブラリコードは、pipパッケージとして利用できます。次を使用してインストールできます。

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

ソースからパッケージをインストールするには、次の手順を参照してください。

tensorflow-models-official pipパッケージには、 tensorflow_modelsorbitの2つのトップレベルモジュールが含まれています。次のコマンドでインポートできます。

import tensorflow_models as tfm
import orbit

Tensorflowモデル

APIリファレンス

tensorflow_modelsモジュールは、モデルの構築とトレーニングの構成を処理します。アプリケーション固有の機能は、 tfm.visionおよびtfm.nlpで使用できます。

軌道

APIリファレンス

orbitモジュールは、TensorFlowでカスタマイズされたトレーニングループコードを作成するための柔軟で軽量なライブラリを定義します。 Orbitは、動作するモデルのタイプについて柔軟です。 Orbitを使用してKerasモデルをトレーニングできます(KerasのModel.fitの代わりに)が、Kerasを使用する必要はまったくありません。 Orbitはtf.distributeとシームレスに統合され、さまざまなデバイスタイプ(CPU、GPU、およびTPU)での実行をサポートします。